基于信号分解和周期特性的网络流量特征指标预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911022926.X
IPC分类号：H04L12/24;H04B17/391;H04L12/26
申请日期：
2019-10-25
申请人：
电子科技大学

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专利名称	基于信号分解和周期特性的网络流量特征指标预测方法
申请号	CN201911022926.X	申请日期	2019-10-25
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-01-31	公开/公告号	CN110740063A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/24 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/24 用于维护或管理的装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;H;0;4;B;1;7;/;3;9;1;;;H;0;4;L;1;2;/;2;6查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	黄鹂声;耿建宁;冉芷娴;汪文勇;冉金也;刘畅
代理机构	成都天嘉专利事务所（普通合伙）	代理人	冉鹏程

摘要

本发明公开了一种基于信号分解和周期特性的网络流量特征指标预测方法，涉及计算机网络技术领域。本发明使用EMD信号分解算法，对网络流量特征指标时间序列进行经验模态分解，得到多个分量和一个残余项；计算各个分量的周期，利用快速傅里叶变换计算每个分量各自的周期；各分量的单独预测，根据每个分量的周期，对分量中的周期点进行重新采样，形成新的采样时间序列，并针对该采样时间序列开展回归预测，最后使用回归方法对残余项进行预测；对各分量的预测输出以及残余项预测输出进行逐项求和，得到最终预测结果。本发明组合应用数字信号处理领域的信号分解技术，以及信号周期分析、分量回归预测等技术，实现对网络流量特征指标时间序列的预测。

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