基于小波变换的网络流量在线预测模型

摘要：

在无抽取Haar小波变换的基础上,结合自适应AR模型和滑动窗口式多项式拟合方法,建立了一种基于小波变换的递推式高速网络流量在线预测模型.该模型首先用无抽取Haar小波变换把网络流量时间序列分解为细节信号和近似信号,然后对细节信号部分使用自适应AR模型预测,对近似信号部分则使用滑动窗口式多项式拟合方法预测,最后用小波重构获得原始时间序列的预测值.该模型不但提高了流量在线预测的准确性,而且通过模型参数的递推式自动调整,避免了参数的定期估计和更新.

关键词：网络流量预测、à trous小波变换、自适应AR模型(AAR)、滑动窗口式多项式拟合、递推最小二乘(RLS)

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分类号：TN91

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2004-研4-AA-01;国家自然科学基金60573134

在线出版日期：2007-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1220-1225