宋礼鹏
Professor
Visit:次
Paper Publications
Home
基于DWT的多模型组合社交网站访问量预测
  • Journal:
    信息安全研究
  • Key Words:
    离散小波变换; 周期分量; 残余分量; 高斯过程回归; 加权近邻;
  • Abstract:
    针对局域网内社交网站访问量变化的不确定性而导致其预测精度低的难题,提出一种基于离散小波变换(DWT)的多模型组合预测模型.该模型利用DWT将局域网内社交网站访问量时间序列分解成反映序列总体变化规律的周期分量与体现了序列细节性变化规律的残余分量2部分,并分别使用高斯过程回归模型(GPR)和加权近邻模型(WNN)进行针对性预测.通过收集中北大学局域网内各大主流社交网站访问量数据对模型进行实验仿真.结果表明,相对于其他模型,提出模型的预测精度有了进一步提升.
  • First Author:
    wangshaoshuai
  • Correspondence Author:
    songlipeng
  • Volume:
    4
  • Issue:
    4
  • Page Number:
    364-368
  • ISSN No.:
    2096-1057
  • Translation or Not:
    no
  • CN No.:
    10-1345/TP
  • Date of Publication:
    2018-04-01

Pre One:用户在线行为的记忆性研究

Next One:无线传感网络病毒传播模型的动力学分析

Copyright All Rights Reserved Shandong University Address: No. 27 Shanda South Road, Jinan City, Shandong Province, China: 250100
Information desk: (86) - 0531-88395114
On Duty Telephone: (86) - 0531-88364731 Construction and Maintenance: Information Work Office of Shandong University