【摘 要】
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针对当前网络流量预测模型存在的缺陷,结合网络流量的混沌特性,提出了小波变换和极限学习机的网络流量预测模型（WA-ELM）.首先采用小波变换对网络流量时间序列进行处理,得到不同
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针对当前网络流量预测模型存在的缺陷,结合网络流量的混沌特性,提出了小波变换和极限学习机的网络流量预测模型（WA-ELM）.首先采用小波变换对网络流量时间序列进行处理,得到不同频率特征的分量,并对各特征分量进行相空间重构,然后采用极限学习机对网络流量各分量进行建模与预测,并对网络流量分量的预测值进行小波重构,得到原始网络流量的预测值,最后采用具体网络流量预测结果进行了验证,并与其他模型进行了对照测试.结果表明,WA-ELM获得了比其他模型更高的网络流量预测精度,而且网络流量的预测结果更加稳定,为网络流量提供
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