小波-FIR神经网络模型提升广域网流量预测精度

本文探讨了一种创新的广域网网络流量预测模型，它结合了小波变换和有限冲激响应(FIR)神经网络。该模型的核心思想是利用小波分析的特性来分解网络流量数据，将流量信号划分为高频和低频两个频段，即小波系数和尺度系数。通过小波重构技术，高频流量分量和低频流量分量被独立提取出来，分别利用FIR神经网络进行预测。这种分解策略有助于捕捉网络流量的动态变化和趋势。 FIR神经网络作为一种特殊的线性预测模型，其优点在于能够快速收敛，且对于非线性问题有良好的逼近能力。将高频和低频流量分量的预测结果进行合成，从而得到对原始网络流量的精确预测。这种方法相较于传统的单纯使用小波神经网络或仅依赖FIR神经网络，展现出更好的预测性能。 小波分析的优势在于能够处理非平稳信号，如广域网网络流量中常见的复杂特性，如自相似性、突发性、长程相关性和异构性。神经网络则以其强大的自我学习能力和适应性，有效地拟合这些复杂的流量模式。此外，通过滤波器功能，模型能够存储和处理历史数据，进一步提升预测精度。 实验结果显示，该模型在实际应用中表现出优越的预测效果，不仅能快速达到稳定的预测结果，而且预测准确度明显优于现有的类似方法。这表明，该方法为广域网网络流量的实时管理和优化提供了有力工具，对于网络服务质量的提升以及网络拥塞控制具有重要意义。 这篇论文介绍的是一种有效整合小波变换和FIR神经网络的网络流量预测框架，它在处理复杂网络流量特性方面展现出独特的优势，为网络管理决策提供了更精准的数据支持。