【摘 要】
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为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法（WPCRBF）。充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,北京邮电大学通信与信息工程院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60672174）, 民航局科技基金项目（MHRD200807）
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为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法（WPCRBF）。充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中。以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法（WCRBF）与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测。
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