[发明专利]一种网络流量的预测方法及装置有效
| 申请号： | 201610887643.1 | 申请日： | 2016-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN106357456B | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 李泽熊;吴伟民;吴汪洋;李泽锋 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络流量的预测方法，包括：通过小波包分解对原始网络流量时间序列信号数据进行预定层数序列分解得到子序列；根据子序列建立BP神经网络模型，并利用飞蛾纵横交叉捕焰算法自适应调整BP神经网络模型的阈值和权值；根据调整后的阈值和权值，利用BP神经网络模型对子序列进行优化，得到子序列预测值；将子序列预测值进行叠加重构得到网络流量的预测结果；该方法能捕获网络流量的变化规律，大大提升了预测网络流量时间序列的准确度和泛化能力；本发明还公开了一种网络流量的预测装置，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络流量 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量的预测方法，其特征在于，包括：通过小波包分解对原始网络流量时间序列信号数据进行预定层数序列分解得到子序列；根据所述子序列建立BP神经网络模型，并对初始化种群利用飞蛾纵横交叉捕焰算法进行横向混沌交叉全局搜索和纵向混沌交叉局部开发，对产生子代个体解码；其中，所述飞蛾纵横交叉捕焰算法为引入纵横交叉混沌优化机制的飞蛾捕焰优化算法；判断迭代次数是否大于设定迭代阈值或者均方差误差是否小于误差阈值；若是，则将解码后的数据输出作为调整后的所述BP神经网络模型的阈值和权值；根据调整后的所述阈值和所述权值，利用所述BP神经网络模型对所述子序列进行优化，得到子序列预测值；将所述子序列预测值进行叠加重构得到网络流量的预测结果。
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