基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法研究

针对Internet迅速发展而造成的网络拥塞现象,基于人工免疫算法与FARIMA模型提出了一种新的流量预测方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FA-RIMA).该方法首先利用人工免疫算法建立了预测策略,并结合FARIMA模型预测结果进行融合,以此提高预测精度.其次,以实际数据进行仿真实验,深入研究了影响PAIF预测误差的因素,同时对比分析了单独使用FARIMA模型的情况.实验结果表明,PPAIF具有较好的适应性.     

一种有效的网络流量预测算法

为了对网络流量做定量研究,提出一种基于稳态队列长度的新型网络实际流量预测算法(Prediction algorithm based on Queue length of Steady state for FARIMA model,PQSF).该算法首先利用基于稳态队列长度的乘积解理论推导节点数据包的排队情况,计算出存在失效节点时流量平均对长的数学公式,并结合FARIMA模型建立预测方法,最后通过网络仿真对PQSF算法进行验证.实验结果表明,该算法具有较好的适应性.     

基于小波变换与组合模型的网络流量预测算法

针对网络流量在以不同时间尺度分析时呈现不同特性给流量精确预测带来的困难,提出一种基于快速小波变换和季节差分自回归滑动平均组合模型的多分辨分析预测算法.采用小波方法对网络历史流量进行分解以分析不同时间尺度下的流量相关结构,根据不同时间尺度下的流量时间序列的周期性和自相似性,分别选择合适的模型建模用于预测.使用小波方法对各序列的预测值进行重构,得到原始流量的预测结果.仿真结果表明,所提预测方法比同类预测方法具有更高的精度.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法

针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。     

基于小波神经网络的实际业务流预测方法

针对无线传感器网络传输过程中容易受到噪音干扰的问题,提出了一种新的业务流预测算法AWNNP(Ant colony-based Wavelet Neural Network Prediction).该算法首先利用小波变换对业务流进行分解,并将其小波系数和尺度系数作为样本数据.其次,结合蚁群算法和神经网络来训练样本数据,采用小波模型重构进行重构,以此获得业务流的预测数据.同时,通过仿真实验对比,并分析了小波神经网络预测算法和BP神经网络预测算法,实验结果表明,AWNNP算法性能较优,其误差为16.21%.     

应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.     

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型，该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测．首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解，得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数，然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测，通过小波重构可以求得相应的预测值．结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验，研究了预测点与历史记录数据的相关关系．预测结果表明，使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度，同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性．     

一种基于小波变换的自适应播放算法

针对网络传输中延时的非平稳特性,提出了一种基于小波变换的自适应播放算法. 通过小波变换将非平稳的延时序列变为多个平稳的分量,再对各平稳分量采用不同自适应速率的自回归(AR) 模型进行预测,将各个预测分量利用小波重构得到最终的端到端延时. 仿真结果表明,该算法的预测精度比传统的AR算法提高了5～14dB,比新提出的差分自回归 (DIAR) 算法提高了1.5～5.0dB.     

基于小波包变换与前向线性预测滤波的光纤陀螺去噪算法

为了减小环境噪声对光纤陀螺输出的影响,提出了一种新的基于小波包变换(WPT)和前向线性预测滤波算法(FLP)的去噪方法--WPT-FLP算法.首先介绍了小波包分解与FLP算法的原理,并对2种算法进行了融合,利用小波包变换进行信号的分解与重构,在此过程中对小波包分解后的高频系数进行强制去噪,对小波包分解后的低频系数进行F...     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...     

具有重尾特性自相似网络通信量的预测

提出了一种基于alpha-平稳分布过程的网络通信量模型,该模型能够刻画自相似网络通信量的长程相关性和重尾特性,具有参数简约,物理意义明确的优点,可以准确描述Bellcore Lab的实际踪迹BC-Oct89Ext．根据此模型,提出了一种在累积量约束条件下Fisher信息（FI）最小化的基于alpha-平稳新息（innovation）的FARIMA（fractional auto regressive integrated moving average）预测方法,它可以预测同时具有长程相关性与短程相关性的自相似网络通信量．这种基于alpha-平稳新息的FARIMA预测方法能够在无限方差意义下使预测偏差最小化,对实际踪迹BC-Oct89Ext的预测实验证明了该预测方法的准确性和可靠性．     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。     

基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。     

基于小波分析的短时交通流非参数回归预测

短时交通流预测是交通诱导与控制的关键技术之一.传统的预测方法难以预测短时状况下具有较强不确定性的交通流.根据交通流信号在不同的时频域空间的不同特性,提出一种组合小波分析和非参数回归的短时交通流预测方法,并对其原理进行了详细分析和描述.首先对交通流时序信号进行多分辨率小波分解,然后对低频和高频分量分别进行单支重构.在此基础上,引入非参数回归对各频率部分分别进行预测,组合各频率空间的预测分量获取预测结果.实验结果验证了该方法的有效性和可行性.