咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量多步预测 收藏

基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量多步预测

Network traffic multi-step prediction based on chaos theory and improved echo state network

作     者:田中大 李树江 王艳红 王向东 TIAN Zhong-da;LI Shu-jiang;WANG Yan-hong;WANG Xiang-dong

作者机构:沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 

出 版 物:《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期:2016年第37卷第3期

页      面:55-70页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学重点基金资助项目(No.61034005) 辽宁省博士启动基金资助项目(No.20141070)~~ 

主  题:网络流量 混沌 回声状态网络 时间尺度 预测 

摘      要:网络流量预测是网络管理及网络拥塞控制的重要问题,针对该问题提出一种基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量预测方法。首先利用0-1混沌测试法与最大Lyapunov指数法对不同时间尺度下的网络流量样本数据进行分析,确定网络流量在不同时间尺度下都具有混沌特性。将相空间重构技术引入网络流量预测,通过C-C方法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数。对网络流量时间序列进行相空间重构之后,利用一种改进的回声状态网络进行网络流量的多步预测。提出一种改进的和声搜索优化算法对回声状态网络的相关参数进行优化以提高预测精度。利用网络流量的公共数据集以及实际数据进行了仿真,结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度以及更小的预测误差。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分