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CN201010585259.9

專利類型:

發(fā)明

IPC 分類號:   

H04W16/22

應(yīng)用領(lǐng)域:  

網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)領(lǐng)域。

現(xiàn)有技術(shù)缺點:  

隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的增加以及各種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的出現(xiàn)，以往的流量預(yù)測模型已經(jīng)難以滿足對現(xiàn)有以及將來網(wǎng)絡(luò)流量的精確描述及預(yù)測。

技術(shù)優(yōu)勢:

發(fā)明通過對輸入信號 X(t)進(jìn)行最小二乘法處理，輸出預(yù)測樣本數(shù)據(jù)Y(t)，對 Y(t)進(jìn)行小波變換，分解為不同頻率成分的分量，k 時刻小波變換系數(shù)序列{D1(k)，D2(k)，…DL(k)，AL(k)}，把分量{D1(k)， D2(k)，…DL(k)}作為 Elman 網(wǎng)絡(luò)的輸入，k+T 時刻的小波系數(shù){D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)}作為輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，把分量{AL(k)}作為線性網(wǎng)絡(luò)的輸入，{AL(k+T)}來作為輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的小波各分量{DL(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)，AL(k+T)}作為 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入，k+T 時刻的原始流量時間{f(k+T)}作為網(wǎng)絡(luò)輸出，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，獲取預(yù)測輸出，針對以往的流量模型以及預(yù)測方法的利弊，引入 LMS 算法對輸入樣本進(jìn)行預(yù)處理，再輸入到接下來的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(WNN)中，解決了現(xiàn)有模型的“過擬合”問題，為網(wǎng)絡(luò)流量提供更為準(zhǔn)確的模型和預(yù)測。

摘要:   

本發(fā)明提供了一種基于認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法和裝置，通過對輸入信號 X(t)進(jìn)行最小二乘法處理，輸出預(yù)測樣本數(shù)據(jù) Y(t)，對Y(t)進(jìn)行小波變換，分解為不同頻率成分的分量，k 時刻小波變換系數(shù)序列{D1(k)，D2(k)，…DL(k)，AL(k)}，把分量{D1(k)，D2(k)，… DL(k)}作為 Elman 網(wǎng)絡(luò)的輸入，k+T 時刻的小波系數(shù){D1(k+T)， D2(k+T)，…DL(k+T)}作為輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，把分量{AL(k)}作為線性網(wǎng)絡(luò)的輸入，{AL(k+T)}來作為輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的小波各分量{D1(k+T)，D2(k+T)，…DL(k+T)，AL(k+T)}作為 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入，k+T 時刻的原始流量時間{f(k+T)}作為網(wǎng)絡(luò)輸出，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)， 獲取預(yù)測輸出，針對以往的流量模型以及預(yù)測方法的利弊，引入 LMS 算法對輸入樣本進(jìn)行預(yù)處理，再輸入到接下來的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(WNN)中，解決了現(xiàn)有模型的“過擬合”問題，為網(wǎng)絡(luò)流量提供更為準(zhǔn)確的模型和預(yù)測。

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