一种基于emd和rvm的自相似网络流量预测模型

针对自相似网络流量提出了一种基于emd(经验模态分解)和rvm(相关向量机)的自相似时间序列预测模型。该模型利用emd将滑动窗口内的小时间尺度网络流量序列分解为多个imf(固有模态函数)分量,以去除流量序列长相关性；然后采用rvm对其中的高频分量进行拟合,而对低频分量则使用arma构建预测模型；最后合成各分量的预测结果。实验表明,该模型能准确地预测流量时间序列的幅值及其趋势,与同类型预测方法相比,其预测性能更好。