基于小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型

摘 要： 為了提高網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測準確性，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量的變化特點，針對當前網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型存在的局限性，設(shè)計了基于小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。首先分析了當前國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測研究現(xiàn)狀，找到引起網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測準確性差的原因;然后采用小波變換對原始網(wǎng)絡(luò)流量時間序列進行去噪，得到無噪聲的網(wǎng)絡(luò)流量時間序列;最后采用極限學(xué)習(xí)機對網(wǎng)絡(luò)流量時間序列進行建模，得到相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。與當前經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型在相同環(huán)境下進行對照測試，測試結(jié)果分析表明，小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度達到了95%以上，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測誤差得到了有效的控制，而且提升了網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測效率，預(yù)測結(jié)果要遠優(yōu)于當前經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng); 流量預(yù)測; 極限學(xué)習(xí)機; 時間序列數(shù)據(jù)細化

中圖分類號： TP391 ? ? ?文獻標志碼： A

Network Traffc Predcton Model Based on Wavelet Transform and

Lmt Learnng Machne

MU Chang

（School of nformaton Engneerng， Shanx Polytechnc nsttute， Xanyang 712000）

Abstract： n order to mprove the accuracy of network traffc predcton， consderng the changng characterstcs of network traffc and the lmtatons of current network traffc predcton models， a network traffc predcton model based on wavelet transform and extreme learnng machne s desgned. Frstly， the current research status of network traffc predcton at home and abroad s analyzed， and the reasons for the poor accuracy of network traffc predcton are found. Then， wavelet transform s adopted. The orgnal network traffc tme seres s denosed by transformaton， and the network traffc tme seres wthout nose s obtaned. Fnally， the network traffc tme seres s modeled by the lmt learnng machne， and the correspondng predcton results are obtaned. The test results are compared wth the current classcal network traffc predcton model at the same envronment. The analyss of the test results shows that the network of the wavelet transform and the lmt learnng machne s the same. The accuracy of network traffc forecastng s over 95%， the error of network traffc forecastng s effectvely controlled， and the effcency of network traffc forecastng s mproved. The forecastng result s much better than the current classcal network traffc forecastng model.

Key words： Network communcaton system; Traffc predcton; Extreme learnng machne; Tme seres data refnement

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，通信技術(shù)不斷的成熟，出現(xiàn)多種類型的通信網(wǎng)絡(luò)，通信網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到社會的各個領(lǐng)域，人們的工作和生活以及學(xué)習(xí)都離不開網(wǎng)絡(luò)，使得每天網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)規(guī)模越來越大，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類型也日益增多，如視頻、圖像、聲音等，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常出現(xiàn)擁塞現(xiàn)象，尤其是上網(wǎng)高峰期，因此如何對網(wǎng)絡(luò)進行有效管理，對網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化具有重要的研究意義[1-3]。

網(wǎng)絡(luò)流量是一種描述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信規(guī)模的數(shù)據(jù)，對其進行預(yù)測可以了解網(wǎng)絡(luò)將來一段時間網(wǎng)絡(luò)流量值，對出現(xiàn)擁塞的概率進行提前估計，便于制定相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)管理措施和預(yù)警機制。最初網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是采用人工方式，網(wǎng)絡(luò)管理員根據(jù)自己的經(jīng)驗、相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量歷史數(shù)據(jù)對將來網(wǎng)絡(luò)流量未來值進行估計，自動化程度差，耗費時間長，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的成本高，無法不能滿足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)流量管理的要求[4-6]。為了解決手工方式的缺陷，出現(xiàn)基于專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，根據(jù)相關(guān)研究以及網(wǎng)絡(luò)流量研究領(lǐng)域中一些專家建立專家知識庫，根據(jù)專家知識庫中的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測規(guī)則對網(wǎng)絡(luò)流量的未來變化進行建模和分析，由于有人的參與，專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果可信度低[7]。當前一些學(xué)者提出基于非線性理論和人工智能的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、狀態(tài)回聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對網(wǎng)絡(luò)流量變化趨勢進行估計，從網(wǎng)絡(luò)流量歷史數(shù)據(jù)找到相應(yīng)的變化規(guī)律，從而對將來一段時間網(wǎng)絡(luò)流量值進行預(yù)測，與其它網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型相比，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果更加理想，在網(wǎng)絡(luò)流量管理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍最廣[8-10]。由于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)變化復(fù)雜且含有噪聲，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接進行建模，網(wǎng)絡(luò)流量變化特點無法準確反映出來，為此仍然需要設(shè)計更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[11-13]。

為了提高網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測準確性，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量的變化特點，設(shè)計了基于小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，與當前經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型對照測試測試結(jié)果表表明，小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度高，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測誤差得到了有效的控制，提升了網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測效率，優(yōu)于對照模型。

2 小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型2.1 小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)處理

小波變換是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，可以對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行細化，然后通過閾值對細化后網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行去噪，提高原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少噪聲對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測建模的干擾，具體如下

（1） 確定小波變換分解尺度。分解尺度直接決定了原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)細化的程度，如果分解尺度太小，原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)沒有得到充分細化，如果分解尺度過大，那么原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)就過度細化了。設(shè)小波變換的分解層數(shù)為W，f為原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，則有式（1）。W=∑nCf（t-2s）

（1）其中，C表示上一層分解的小波系數(shù)，n為隨機數(shù)，t和s分別為原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和干凈網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的小波系數(shù)。

（2） 小波變換對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行多尺度分解，根據(jù)小波閾值對小波系數(shù)進行處理，低于閾值的小波系數(shù)置0，抑制噪聲的干擾，大于閾值的小波系數(shù)置不變，閾值ξ的計算公式為式（2）。ξ=2lg（W）/ln（t+s-1）

（2） ?（3） 將非0的小波系數(shù)進行小波逆變換，得到干凈的原始流量數(shù)據(jù)。

2.2 極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測建模

設(shè)極限學(xué)習(xí)機的隱含層包括L個節(jié)點，節(jié)點的權(quán)值為：βN=β1，…，βLT，根據(jù)去噪后網(wǎng)絡(luò)流量訓(xùn)練樣本集合，極限學(xué)習(xí)機進行學(xué)習(xí)，并完成參數(shù)優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型為式（3）。Mnmze：LELM=12βN2+γ12∑Np=1ξp2

Subjectto

f（xp）=h（xp）βN=tP-ξp

（3）其中，ξp是極限學(xué)習(xí)機輸出層的輸出誤差。

隱含層和輸出層的輸出矩陣分別為：HN=[hT（x1），…，hT（xN）]T和TN=t1，…，tNT，根據(jù)最優(yōu)化理論，得到隱含層節(jié)點的權(quán)值為式（4）。βN=HTNNC+HNHTN-1TN

（4）2.3 小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測步驟

（1） 對一個網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，通過網(wǎng)絡(luò)管理員對網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的服務(wù)器流量進行采集，采集時間間隔是相等，得到原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。

（2） 確定網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的小波變換分解層數(shù)，對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行細化，細化后小波系數(shù)與閾值進行比較，將噪聲的小波系數(shù)設(shè)置為0，并重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。

（3） 基于網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本集合，極限學(xué)習(xí)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。

（4） 選擇網(wǎng)絡(luò)流量驗證樣本對極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型性能進行測試，具體如圖1所示。

3 仿真測試

3.1 實驗環(huán)境以及數(shù)據(jù)

為了分析小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的性能，選擇兩個網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)作為研究對象：（1） 小時的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù);（2） 日網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。為了使小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果具有可比性，設(shè)計了兩類對比模型：（1） 沒有小波變換的極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型（ELM），用于測試小波變換的優(yōu)越性;（2） 小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型（WA-BPNN），以測試極限學(xué)習(xí)機的優(yōu)越性。網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)如圖2所示。

3.2 小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果分析

采用小波變換和極限學(xué)習(xí)機對每小時的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和每日的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分別進行建模，分別采用最后100個和50個數(shù)據(jù)對其預(yù)測性能進行驗證測試，結(jié)果如圖3所示。

對圖3的每小時的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和每日的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果進行分析可以發(fā)現(xiàn)，兩種網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測效果都很好，驗證了小波變換和極限學(xué)習(xí)機預(yù)測模型的通用性以及有效性。

3.3 與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的結(jié)果分析

采用ELM的極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型和小波變換和WA-BPNN的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型分別對每小時的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和每日的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分別進行建模，分別采用最后50個和100個網(wǎng)絡(luò)流量值進行預(yù)測，統(tǒng)計它們的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度和預(yù)測誤差，結(jié)果表1所示。

對表1網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度和預(yù)測誤差進行對比和分析可以發(fā)現(xiàn)，小波變換和極限學(xué)習(xí)機的預(yù)測精度，網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的準確性得到有效改善，為解決網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測誤差的缺陷提供了一種有效的工具。

3.4 網(wǎng)絡(luò)流量的建模效率對比與分析

分析ELM的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型和WA-BPNN的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型以及本文模型的訓(xùn)練時間和測試時間，結(jié)果如表2所示。

對表2的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的訓(xùn)練時間和測試時間進行對比分析可以發(fā)現(xiàn)，ELM的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型和WA-BPNN的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的建模效率要明顯差于本文模型，本文模型能夠加快網(wǎng)絡(luò)流量的建模與預(yù)測速度。

4 總結(jié)

網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是當今天國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的一個重大課題，由于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，而原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)變化比較復(fù)雜，直接進行建模，網(wǎng)絡(luò)流量變化特點無法準確反映出來，為此提出了基于小波變換和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，首先采用小波變換對原始網(wǎng)絡(luò)流量時間序列進行去噪，得到去噪后的網(wǎng)絡(luò)流量時間序列，去噪后的網(wǎng)絡(luò)流量變化特點可以更好建模，最后采用學(xué)習(xí)能力很強的極限學(xué)習(xí)機對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測時間序列進行建模，測試結(jié)果表明，本文模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度和網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測誤差要明顯優(yōu)于當前經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，網(wǎng)絡(luò)流量建模效率得以改善，為復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)流量提供了一種建模和預(yù)測方法。

參考文獻

[1] 常海濱. 基于直覺模糊綜合評判的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法[J].微型電腦應(yīng)用， 2017， 33（5）： 41-44.

[2] 丁春莉，李林森. 和聲搜索算法優(yōu)化支持向量機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J]. 微型電腦應(yīng)用， 2017， 33（1）：67-70.

[3] 周向軍. 小波核函支持向量機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 微型電腦應(yīng)用，2016，32（6）：62-65.

[4] 李瑩琦，黃越，孫曉川. 基于深度置信回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 南京郵電大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018，38（5）：85-90.

[5] 李巧俠. 基于組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J].微型電腦應(yīng)用，2018，34（8）：118-121.

[6] 韓瑩，井元偉，金建宇，等. 基于改進黑洞算法優(yōu)化ESN的網(wǎng)絡(luò)流量短期預(yù)測[J]. 東北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018，39（3）：311-315.

[7] 陳穎，魏臻，程磊. 基于AVMD-DE和BSA-KELM的混沌網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測[J]. 計算機應(yīng)用與軟件，2018，35（6）：117-121.

[8] 魯華棟，時磊. 基于極端學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 微型電腦應(yīng)用，2018，34（4）：53-56.

[9] 袁開銀，魏彬. 相空間重構(gòu)和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J].控制工程， 2018， 25（11）： 2087-2091.

[10] 劉蘊，焦妍，王華東. 改進極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量混沌預(yù)測[J]. 南京理工大學(xué)學(xué)報， 2017， 41（4）：454-459.

[11] 胡竟偉. 基于WA-ELM的網(wǎng)絡(luò)流量混沌預(yù)測模型[J]. 微電子學(xué)與計算機， 2017， 34（6）： 132-136.

[12] 張芹. 混沌理論與極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J]. 內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)漢文版）， 2016，45（5）：636-638.

[13] 王柯. 基于云計算和極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測研究[J]. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2018， 49（4）：632-635.

（收稿日期： 2018.06.11）

作者簡介：穆昌（1983-），男，陜西咸陽人，講師，碩士，研究方向：計算機技術(shù)領(lǐng)域。文章編號：1007-757X（2020）01-0138-03