小波消噪结合神经网络的网络流量混沌预测模型

"本文探讨了一种结合小波消噪和神经网络的小波神经网络模型在混沌网络流量预测中的应用。该模型首先利用小波分析技术对网络流量数据进行去噪处理，然后通过关联维数确定BP神经网络的输入变量数量，最后使用BP神经网络构建网络流量预测模型。研究表明，这种方法能更准确地预测网络流量，提高预测精度，对于非线性预测问题提供了新的解决方案。" 网络流量预测是网络管理中的关键任务，因为网络流量的非平稳性、突变和混沌特性使其成为一个复杂的动力系统。随着网络规模的扩大和业务需求的增加，预测网络流量的新动向以避免网络拥堵至关重要。传统的线性预测方法，如线性回归、灰色模型和时间序列分析，在处理现代网络的复杂非线性行为时往往效果不佳。 非线性预测方法，特别是神经网络和支持向量机，因其对非线性关系的强大建模能力而受到青睐。在本研究中，作者提出了一种结合小波消噪和BP神经网络的方法。小波分析作为一种强大的信号处理工具，能有效地从网络流量数据中去除噪声，保留信号的重要信息。小波消噪后，数据的混沌特性更为明显，这对于网络流量预测模型的构建尤其有利。 关联维数是一种度量系统复杂性和混沌程度的指标，用于确定神经网络模型的输入变量数量。BP神经网络，作为人工神经网络的一种，通过反向传播算法调整权重以适应输入数据，从而实现网络流量的预测。实验结果显示，使用小波消噪和BP神经网络的模型相比于未消噪的情况，预测精度显著提高，证明了这种方法的有效性。 网络流量预测的研究对于网络优化和资源分配具有深远的理论和实际价值。通过混沌理论，可以揭示网络流量的内在规律，相空间重构和预测模型的建立有助于理解和预测这种非线性动态。然而，实际数据中噪声的存在会影响预测的准确性，小波消噪在此过程中起到了至关重要的作用，它能够提取出网络流量的真实模式，提高预测模型的稳定性和准确性。 小波消噪和神经网络的结合为网络流量混沌预测提供了一种创新且有效的途径，这不仅加深了我们对网络流量混沌特性的理解，也为未来网络管理的智能化和自动化奠定了基础。这种方法的实施和优化有望进一步提升网络资源的管理和利用效率，以应对日益增长的网络通信需求。