作者：龙震岳; 艾解清; 邹洪; 陈晓江; 魏理豪网络流量预测小波包分解灰狼横纵多维混沌寻优算法elman神经网络
摘要：针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解（WPD）和灰狼横纵多维混沌寻优算法（CCGWO）优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型（WPD-CCGWO-ELMAN）。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子序列通过CCGWO-ELMAN神经网络优化模型进行单步或多步预测处理,然后重构并叠加各预测值,得到未来短时间段内的网络流量值。实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性,并能掌握网络流量时间序列的变化规律。
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