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融合EMD与全局版人工鱼群LS-SVM的网络流量预测
被引量：
7
1
作者
朱倩雨
覃锡忠
+2 位作者
贾振红
盛磊
陈丽
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期42-46,共5页
为提高网络流量预测模型对稳定性和精度要求,提出了一种融合经验模式分解(EMD)和全局版人工鱼群LS-SVM模型的网络流量预测算法。该模型首先通过EMD分解,将原始流量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳IMF(固有模态分量)分量,再用LS-SV...
为提高网络流量预测模型对稳定性和精度要求,提出了一种融合经验模式分解(EMD)和全局版人工鱼群LS-SVM模型的网络流量预测算法。该模型首先通过EMD分解,将原始流量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳IMF(固有模态分量)分量,再用LS-SVM模型分别对各分量进行预测,其中LS-SVM的参数用全局版人工鱼群算法进行优化;最后通过SVM组合得到原始序列的预测值。仿真实验验证了该算法的预测准确性和稳定性。
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关键词
经验模式分解
本征模式分量
全局版人工鱼群
最小二乘支持向量机
组合预测
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职称材料
题名
融合EMD与全局版人工鱼群LS-SVM的网络流量预测
被引量：
7
1
作者
朱倩雨
覃锡忠
贾振红
盛磊
陈丽
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期42-46,共5页
基金
中国移动通信集团新疆有限公司发展基金项目(项目编号:XJM2012-01)
文摘
为提高网络流量预测模型对稳定性和精度要求,提出了一种融合经验模式分解(EMD)和全局版人工鱼群LS-SVM模型的网络流量预测算法。该模型首先通过EMD分解,将原始流量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳IMF(固有模态分量)分量,再用LS-SVM模型分别对各分量进行预测,其中LS-SVM的参数用全局版人工鱼群算法进行优化;最后通过SVM组合得到原始序列的预测值。仿真实验验证了该算法的预测准确性和稳定性。
关键词
经验模式分解
本征模式分量
全局版人工鱼群
最小二乘支持向量机
组合预测
Keywords
Empirical mode decomposition
Intrinsic mode function
Global artificial fish swarm algorithm
LS-SVM
Ensemble forecasting
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合EMD与全局版人工鱼群LS-SVM的网络流量预测
朱倩雨
覃锡忠
贾振红
盛磊
陈丽
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
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参考文献
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