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針對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)出的多種特性，傳統(tǒng)的單一模型預(yù)測(cè)效果差。為了提高流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，提出了種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD和聚類的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型。首先通過EMD將網(wǎng)絡(luò)流量分解為不同時(shí)間尺度上頻率單一的本征模函數(shù)（IMFs）;其次通過改進(jìn)的K均值聚類算法對(duì)IMF分量做聚類分析，將復(fù)雜度相近的IMF分量聚到一起;然后對(duì)聚類的IMF分量用自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型進(jìn)行預(yù)測(cè);最后將各IMF分量序列的預(yù)測(cè)值進(jìn)行求和得到網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與 EMD-ARMA模型相比，該模型不僅縮短了訓(xùn)練耗時(shí)，且均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）分別下降了3.8%和7.6%，趨勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率（API）提高了6%，提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度，可用于實(shí)時(shí)流量預(yù)測(cè)。
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