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Keywords: 流量,相关,非平稳,神经网络,预测
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?internet流量是具有相关和非平稳特性的时间序列,文中通过对过去一些流量模型的分析,构建了一种新的预测模型。该模型首先使用小波方法对网络流量进行预处理,然后分别使用线性神经网络和elman神经网络进行预测,以保证能够描述流量的相关和非平稳性,最后把两种预测的结果通过bp神经网络合成为最终预测结果。通过对不同流量的一步预测和多步预测仿真,验证了组合模型比单一模型具有更高的预测精度。
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