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一种基于EMD和聚类的网络流量预测模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.92 MB | 2021-04-25

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　　针对复杂的网络流量呈现出的多种特性，传统的单一模型预测效果差。为了提高流量预测的准确性和实时性，提出了种基于经验模态分解（EMD和聚类的网络流量预测模型。首先通过EMD将网络流量分解为不同时间尺度上频率单一的本征模函数（IMFs）;其次通过改进的K均值聚类算法对IMF分量做聚类分析，将复杂度相近的IMF分量聚到一起;然后对聚类的IMF分量用自回归移动平均（ARMA）模型进行预测;最后将各IMF分量序列的预测值进行求和得到网络流量的预测值实验结果证明，与 EMD-ARMA模型相比，该模型不仅缩短了训练耗时，且均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）分别下降了3.8%和7.6%，趋势预测准确率（API）提高了6%，提高了网络流量的预测精度，可用于实时流量预测。

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