%0 Journal Article
%T Combination Model-based Self-similarity Traffic Prediction<br>基于组合模型的自相似业务流量预测
%A 高茜
%A 冯琦
%A 李广侠
%J 计算机科学
%D 2012
%I 
%X 针对经验模式分解存在的模态混叠问题，提出了一种基于组合模型的自相似业务流量预测方法。首先通过对网络流量进行集合经验模式分解，有效地去除自相似网络流量中存在的长相关性。接着根据分解得到的各本征模态函数分量的不同特性，分别采用人工神经网络与自回归滑动平均模型对其进行预测，最终再将预测结果进行组合。仿真结果表明，提出的方法对于实际网络流量数据具有较高的预测精度。
%K Combination model
%K Traffic prediction
%K Ensemble empirical mode decomposition
%K Intrinsic mode function<br>组合模型，业务预测，集合经验模式分解，本征模态函数
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=E4D183462FBF953EEBC97D59339D3D05&yid=99E9153A83D4CB11&vid=7C3A4C1EE6A45749&iid=E158A972A605785F&sid=AE09EACBCD1B2A13&eid=6FBD78E3BAB60869&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=0