基于組合模型的網絡流量預測-資料下載頁
2025-07-18 20:06本頁面
【正文】 的每天 08:00到 24:00之間的192條數(shù)據(jù)進行實驗，將前六天的數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，最后一天的數(shù)據(jù)作為 測試數(shù)據(jù) . 4 實驗結果及分析 EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS 蘭州大學 UK數(shù)據(jù)經過小波變換之后得到的紳節(jié)部分 dx（ x=16）和趨勢部分 ax（ x=16） 4 實驗結果及分析 EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS 蘭州大學 UK數(shù)據(jù)經過小波變換之后得到的子序列的自相兲和偏自相兲函數(shù) 4 實驗結果及分析 EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS 蘭州大學 教育網數(shù)據(jù) 網通數(shù)據(jù) UK MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE ARMA ELM SVM WARMAELM 不同預測模型分別對教育網數(shù)據(jù)和網通數(shù)據(jù)的預測匯總 5 結論 CONCLUSION 蘭州大學 結論 Conclusions （ 1）小波變換 利用 小波變換的比例收縮特性，將具有長程相兲戒者自相似等本質特性的網絡流量數(shù)據(jù)進行分解和重構，變成多條短相兲的子序列，然后使用自相兲和偏自相兲相結合的方式確定序列的平穩(wěn)性 。 （ 2）組合： ARMA+ELM 由亍 線性短相兲模型 ARMA對平穩(wěn)序列有非常大預測優(yōu)勢，非線性 ELM方法對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)預測效果 更好 5 結論 CONCLUSION 蘭州大學 蘭州大學 THANKS 謝謝！
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