10.3969/j.issn.1000-386x.2015.12.022
基于改进LSSVM模型的移动网络流量预测与预警
提出一种基于小波分解的移动数据网络流量预测方法.通过小波分解将移动数据网络流量所构成的时间序列分解成近似部分与细节部分,并分别进行重构;对近似部分采用多输入多输出的LSSVM模型进行预测;对细节部分采用ARIMA模型进行预测;将两部分的预测结果进行拟合,得到最终的预测结果;根据预测结果及历史数据,给出预警区间.实验结果表明,该方法预测精度较高,稳定性较好,适合在移动数据网络流量的实际应用中进行在线长期预测.
网络流量、时间序列、预测、LSSVM
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TP391(计算技术、计算机技术)
2016-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
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