基于小波变换的arma和极限学习机组合模型的网络流量预测

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1、分类号：密级：研究生学位论文基于小波变换的ARMA和极限学习机组合模型的网络论文题目（中文）流量预测ACoordinationofExtremeLearningMachineand论文题目（外文）ARMAModelBasedonWaveletTransformforNetworkTrafficForecasting研究生姓名李策学科、专业计算机科学与技术·计算机系统结构研究方向计算机网络、人工智能学位级别硕士导师姓名、职称陈文波副教授论文工作起止年月2015年11月至2016年3月论文提交日期年月论文答辩日期年月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重

2、声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅

3、；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不易公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：摘要随着社会网络迅速发展，计算机网络已经发展成为现代化社会最为基础的设施之一，人们的日常生活与之也越来越紧密。同时Internet的普及率越来越高，尤其是在一些地区，网民数量呈爆炸式的增长，这

4、对计算机网络的安全及管理提出巨大挑战。研究并利用网络流量预测来对网络进行有效的监管已经成为计算机网络应用的重要工作。网络流量预测主要是对采集的连续网络数据通过建立某种数学模型来预测未来一段时间的网络流量，然后通过对预测的结果分析出可能发生的问题，针对相应的问题网络管理员提前采用一定的预防措施，保障计算机网络的安全/稳定运行。同时流量预测对网络的异常或者攻击行为提供了依据，对加强网络管理、掌握流量的规律，以及提高拥塞服务、负载均衡都具有重要的意义。由于网络流量数据的非平稳性和长相关性等特点，采用单一的预测模式对原始时间序列预测很难取得好的效果。本文提出一种基于小

5、波变换（WaveletTransform）、自回归滑动平均模型（ARMA）和极限学习机（ELM）的组合预测模型W-ARMA-ELM。这个模型利用小波分解的比例收缩特性将长相关的时间序列分解为短相关的子序列，然后使用自相关性和偏自相关分析确定子序列的平稳性，再分别使用ELM和ARMA进行预测。我们使用了三组不同的网络流量数据来检验W-ARMA-ELM的预测性能，包括兰州大学教育网和网通流量数据，英国学术主干网流量数据。实验结果表明，我们提出的组合方法要比单一的ARMA和ELM预测效果要好，预测精度有较大的提高。同时，文章指出使用自相关和偏自相关分析相结合的方法对

6、分解后的子序列进行平稳性判定有利于帮助选择合适的组合模型从而提高预测的精度。关键词：小波变换，ARMA，ELM，网络流量预测AbstractComputernetworkhasbecomeoneofthemostimportantinfrastructuresofmodernsocietyinourdailylife.Atthesametime,Internetpenetrationhasincreaseddramatically,especiallyinsomeareas(suchasChinaandIndia),thishasbecomeagreatcha

7、llengeforcomputernetworksecurityandmanagement.Itschiefpurposeistopredictfuturenetworktrafficbyestablishingamathematicalmodelforcontinuousnetworktrafficdata.Ifwecouldaccuratelyobtaintrafficdataofthefuture,thenetworkadministratorwouldhaveanalysedthepossibleproblemsandhavetakenappropri

8、atemeasuresinadvanc