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基于组合模型的空间信息网络流量预测算法

丁西峰 赵尚弘 李瑞欣 黎军 郑永兴

光通信技术2017,Vol.41Issue(7):40-43,4.
光通信技术2017,Vol.41Issue(7):40-43,4.DOI:10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2017.07.011

基于组合模型的空间信息网络流量预测算法

Traffic prediction algorithm of space information network based on combination model

丁西峰 1赵尚弘 1李瑞欣 1黎军 2郑永兴1

作者信息

  • 1. 空军工程大学信息与导航学院,西安710077
  • 2. 中国空间技术研究院西安分院空间微波技术重点实验室,西安710100
  • 折叠

摘要

Abstract

This paper proposes a novel traffic prediction algorithm for space information network based on the combination models of empirical mode decomposition (EMD),generalized regression neural network optimized by genetic algorithm (GA_GRNN) and auto regressive moving average (ARMA).It presents the main theory and the concrete process of the proposed algorithm,and verifies the effectiveness of the combined model by comparing with the simulation of single GRNN and ARMA model.

关键词

空间信息网络/流量预测/经验模式分解/广义回归神经网络/自回归移动平均

Key words

space information network/traffic forecasting/EMD/GRNN/ARMA

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

丁西峰,赵尚弘,李瑞欣,黎军,郑永兴..基于组合模型的空间信息网络流量预测算法[J].光通信技术,2017,41(7):40-43,4.

基金项目

国家自然科学基金重大研究计划培育项目(批准号:91638101)资助 (批准号:91638101)

陕西省自然科学基金(批准号:2016JM6073)资助. (批准号:2016JM6073)

光通信技术

OA北大核心

1002-5561

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