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針對復雜的網絡流量呈現出的多種特性，傳統的單一模型預測效果差。為了提高流量預測的準確性和實時性，提出了種基于經驗模態分解（EMD和聚類的網絡流量預測模型。首先通過EMD將網絡流量分解為不同時間尺度上頻率單一的本征模函數（IMFs）;其次通過改進的K均值聚類算法對IMF分量做聚類分析，將復雜度相近的IMF分量聚到一起;然后對聚類的IMF分量用自回歸移動平均（ARMA）模型進行預測;最后將各IMF分量序列的預測值進行求和得到網絡流量的預測值實驗結果證明，與 EMD-ARMA模型相比，該模型不僅縮短了訓練耗時，且均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）分別下降了3.8%和7.6%，趨勢預測準確率（API）提高了6%，提高了網絡流量的預測精度，可用于實時流量預測。
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