基于LFSN和小波变换的业务流预测算法

摘要：

针对实际业务流预测精度偏低的问题,结合线性分形稳定运动( LFSM)模型和小波变换提出一种新的业务流预测算法( SPWL)。定义线性分形稳定噪声( LFSN)分布特征,利用离散傅里叶变换产生满足LFSN过程的数列,并给出实际业务流数据拟合方法。通过小波变换降低实际业务流的突发特性,同时融合LFSM模型的预测结果提高实际业务流的预测精度。基于NS2和Matlab进行仿真实验,结果表明,与FARIMA算法相比,SPWL算法预测精度较高,其预测误差仅为12．83%。

关键词：业务流、预测精度、分布特征、线性分形稳定运动、小波

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金资助项目BK2011152;中国科学院计算机科学国家重点实验室开放课题基金资助项目CSYSKF0908;重庆市教委科学技术研究基金资助项目KJ133103。

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：214-218