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該文針對傳統(tǒng)預(yù)測模型預(yù)測精度低、對訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴程度高以及不能很好的刻畫網(wǎng)絡(luò)流量特征等不足，提出了一個混合的流量預(yù)測模型。該模型根據(jù)Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習速率快、分類精度高、抗噪聲能力強等特性，通過小波變換將網(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)進行預(yù)測，低頻部分采用自回歸AR模型進行預(yù)測，并采用Matlab進行仿真，通過實驗得，這種組合預(yù)測模型可以提高對非線性、多時間尺度變化的網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度。
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