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韩冬

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：解放军信息工程大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇提升小波
  • 1篇提升小波变换
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇网络
  • 1篇网络流
  • 1篇网络流量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇回归神经网络
  • 1篇广义回归神经...
  • 1篇波变换

机构

  • 1篇解放军信息工...

作者

  • 1篇韩冬

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于提升小波变换的网络流量混合预测模型被引量：4
2015年
当前流量预测模型难以准确刻画互联网流量的多重特性,并且存在构建时间长、预测精度低的问题。为此,设计基于提升小波分解的网络流量混合预测模型(WLGC)。该模型利用提升小波将流量时间序列快速分解为分别具有低频和高频特性的近似时间序列和细节时间序列,近似时间序列利用最小二乘支持向量机(LSSVM)预测并通过广义回归神经网络(GRNN)进行误差校准,细节时间序列在半软阈值降噪后利用自适应混沌预测方法对其预测,最后使用提升小波重构得到时间序列的预测值。仿真实验结果表明,该模型可有效提高预测精度。
邹威费金龙祝跃飞韩冬
关键词：提升小波最小二乘支持向量机广义回归神经网络
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