基于组合模型的网络流量预测

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1、基于组合模型的网络流量预测兰州大学-张洋CONTENTS14253研究背景实验结果及分析研究方法结论与建议模型设计RESEARCHBACKGROUNDSRESEARCHFRMETHODSmodeldesignexperimentresultsandanalysisCONCLUSIONANDSUGGESTION兰州大学1研究背景RESEARCHBACKGROUNDS兰州大学PPT模板下载：www.1ppt.com/moban/行业PPT模板：www.1ppt.com/hangye/节日PPT模板：www.1ppt.com/

2、jieri/PPT素材下载：www.1ppt.com/sucai/PPT背景图片：www.1ppt.com/beijing/PPT图表下载：www.1ppt.com/tubiao/优秀PPT下载：www.1ppt.com/xiazai/PPT教程：www.1ppt.com/powerpoint/Word教程：www.1ppt.com/word/Excel教程：www.1ppt.com/excel/资料下载：www.1ppt.com/ziliao/PPT课件下载：www.1ppt.com/kejian/范文下载：www.1

3、ppt.com/fanwen/试卷下载：www.1ppt.com/shiti/教案下载：www.1ppt.com/jiaoan/PPT论坛：www.1ppt.cn1研究背景RESEARCHBACKGROUNDS兰州大学Internet的普及率越来越广，网民数量呈爆炸式的增长，这对计算机网络的安全及管理提出巨大挑战网络流量分析是对网络进行管理最为广泛和重要的手段之一有效的网络流量预测可以对网络管理提供依据研究现状1研究背景RESEARCHBACKGROUNDS兰州大学Poisson模型线性模型非线性模型组合模型流量数据服从

4、指数分布网络具有尺度特性，Poisson不再合适。随机性、突发性等非线性特点。网络流量数据拥有组合特性和复杂性BPRBFSVM…ARMA通过分析时间序列历史数据发掘研究事物变化的规律性2研究方法RESEARCHMETHODS兰州大学2研究方法RESEARCHMETHODS兰州大学ARMA模型由自回归模型与滑动平均模型为基础“混合”构成。如果时间序列yt满足：则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。或者记为φ(B)yt=θ(B)εt特殊情况：q=0，模型即为AR(p)，p=0，模型即为MA(q)。2研究方

5、法兰州大学极限学习机第一步：确定隐含层神经元个数，随机设定输入层与隐含层间的连接权值w和隐含层神经元的阈值b；第二步：选择一个可以无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数，进而计算隐含层输出矩阵H；第三步：计算输出层权值是一种特殊类型的单隐层前馈神经网络，仅有一个隐结点层。极限学习机的结构原理图RESEARCHMETHODS2研究方法兰州大学小波分解一种基于信号的时间、尺度的分析方法它具有在时间和频率两个域中提取信号局部特征的能力，非常适合对非平稳的序列进行特征提取和分析连续小波变换离散小波变换RESEARCHMETHO

6、DS2研究方法兰州大学小波分解Mallet算法Mallat分解算法示意图RESEARCHMETHODS3模型设计modeldesign兰州大学小波分解及参数选择Daubechies(dbN)小波Symlet(symN)小波Coiflet(coifN)小波Biorthogonal(biorNr.Nd)小波3模型设计modeldesign兰州大学小波基选择分解层数选择+ARMA建模过程3模型设计modeldesign兰州大学142536平稳性判定自相关系数偏自相关系数模型识别模型检验模型预测基于小波变换的组合模型设计与实现方

7、法二3模型设计modeldesign兰州大学小波分解平稳性判断ARMA建模ELM建模重构4实验结果及分析experimentresultsandanalysis兰州大学4实验结果及分析experimentalresultsandanalysis兰州大学性能评价指标为了检验实验的预测精度，我们使用了三种不同的统计指标：平均绝对误差百分比（MeanAbsolutePercentageError），平均绝对误差（MeanAbsoluteError）和均方根误差（RootMeanSquareError）。4实验结果及分析expe

8、rimentalresultsandanalysis兰州大学实验数据一共七天的每天08:00到24:00之间的192条数据进行实验，将前六天的数据作为训练数据，最后一天的数据作为测试数据.4实验结果及分析experimentalresultsandanalysis兰州大学UK数据经过小波变换之后得到的细节部分dx（x