【摘 要】
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网络流量受到多种因素的综合影响，变化特点非常复杂，单一模型无法获得高精度的网络流量预测结果。为了提高网络流量的预测精度，提出了基于组合模型的网络流量预测模型（WA—ELM）。
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网络流量受到多种因素的综合影响，变化特点非常复杂，单一模型无法获得高精度的网络流量预测结果。为了提高网络流量的预测精度，提出了基于组合模型的网络流量预测模型（WA—ELM）。对当前网络流量预测的研究现状进行分析，指出当前网络流量模型的不足；采用小波分析对网络流量进行多尺度分解，并对每一个分解分量进行混沌处理；通过极限学习机对混沌处理后的分解量进行预测，对它们的预测结果进行重构。与其它模型对比的仿真结果表明，wA—ELM可以从多个角度对网络流量的变化特点进行描述，获得了更加准确的网络流量预测结果，具有更高的
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