利用混沌理论和改进回声状态网络进行网络流量的多步预测。

简介：
网络流量预测在网络管理和网络拥塞控制领域占据着核心地位。为了解决这一挑战，本文提出了一种融合混沌理论与改进回声状态网络的网络流量预测方法。首先，我们运用0-1混沌测试法和最大Lyapunov指数法对不同时间尺度的网络流量样本数据进行详尽的分析，从而确认网络流量在各种时间尺度下都表现出混沌特性。随后，通过引入相空间重构技术，并借助C-C方法确定延迟时间以及G-P算法确定嵌入维数，对网络流量的时间序列进行相空间重构。接着，我们利用一种改良的回声状态网络来执行多步的网络流量预测。此外，为了进一步提升预测精度，我们设计了一种改进的和声搜索优化算法，用于优化回声状态网络的相关参数。最后，通过对该预测方法在公共数据集以及实际数据上的仿真实验验证，结果证实其拥有更高的预测精度和更小的预测误差。