【摘 要】
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针对混沌网络流量时间序列预测,提出一种基于自适应变分模态分解AVMD(Adaptive Variational Mode Decomposition)-分散熵DE(Dispersion Entropy)和改进鸟群算法IBSA(Improved Bird Swarm Algorithm)优化核极限学习机KELM(Kernel Extreme Learning Machine)的组合预测模型。利用混沌
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61370088）, 国家国际科技合作专项项目（2014DFB10060）
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针对混沌网络流量时间序列预测,提出一种基于自适应变分模态分解AVMD(Adaptive Variational Mode Decomposition)-分散熵DE(Dispersion Entropy)和改进鸟群算法IBSA(Improved Bird Swarm Algorithm)优化核极限学习机KELM(Kernel Extreme Learning Machine)的组合预测模型。利用混沌理论对网络流量样本数据进行分析,采用AVMD-DE方法对网络流量序列分解重构,降低非线性、非平稳时间序列
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