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該文針對(duì)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度低、對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴程度高以及不能很好的刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)流量特征等不足，提出了一個(gè)混合的流量預(yù)測(cè)模型。該模型根據(jù)Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率快、分類(lèi)精度高、抗噪聲能力強(qiáng)等特性，通過(guò)小波變換將網(wǎng)絡(luò)流量分解為高頻部分和低頻部分，高頻部分采用Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，低頻部分采用自回歸AR模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并采用Matlab進(jìn)行仿真，通過(guò)實(shí)驗(yàn)得，這種組合預(yù)測(cè)模型可以提高對(duì)非線性、多時(shí)間尺度變化的網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度。
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