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在Takens提出的相空间重构模型基础上,应用小波变换对其进行改进,充分考虑噪声对重构结果的影响。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入网络流量预测中,介绍小波神经网络的基本构造和学习方法。实验表明,与RBF神经预测方法相比,小波神经网络预测方法的逼近效果更好、误差更小。
基于小波神经网络的流量混沌时间序列预测
【摘 要】
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在Takens提出的相空间重构模型基础上,应用小波变换对其进行改进,充分考虑噪声对重构结果的影响。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入网络流量预测中,介绍小波神经网络
【机 构】
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江南大学信息工程学院,南京理工大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年16期
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