【摘 要】
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为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归（MWSVR）和自回归移动平均（ARMA）混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morl
【机 构】
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西安培华学院中兴电信学院,西安交通大学电子与信息工程学院
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为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归（MWSVR）和自回归移动平均（ARMA）混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量经小波分解成近似和细节2个部分,使用混合模型中的MWSVR和传统的线性模型ARMA分别预测网络流量的近似部分和细节部分,合成各分量值作为预测结果。与单一的ARMA与MWSVR模型预测结果分别进行比较,结果证明,该混合模型能够较准确地拟合网络中的流量。
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