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公开(公告)号：CN102891770A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201210404009.X
申请日：2012-10-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种利用短相关模型预测长相关序列的方法，针对自相似网络流量提出了一种基于EMD的ARMA模型自相似序列预测方法，首先利用EMD方法将自相似网络流量分解为若干个IMF，由于IMF(IntrinsicModeFunctions，固有模式函数简称“IMF”)的窄带特点，证明了IMF是短相关序列，从而将长相关序列建模预测问题转化为对若干个短相关序列的建模和预测，有效地降低了模型的复杂度；其次利用ARMA模型卓越的短相关建模预测能力，对分解后的IMF序列进行了预测；最后提出了一种可以进一步提高模型预测精度的方法，有效地降低了预测结果的归一化均方误差。通过本发明申请技术方案提出的方法具有预测精度高复杂度低的优点，并且对自相似流量的预测精度高于神经网络模型的预测精度。
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