基于经验模态分解聚类的网络流量预测方法及装置

摘要

本发明属于网络流量预测技术领域，具体属于一种基于经验模态分解聚类的网络流量预测方法及装置；所述方法包括获取原始的网络流量数据并进行预处理；通过经验模态分解将网络流量分解为不同时间尺度上频率单一的有限个IMF分量；通过K‑means算法对IMF分量进行聚类，将复杂度相近的IMF分量聚到一起；对聚类后的IMF分量采用自适应加权马尔可夫模型预测；将各IMF分量的预测值进行求和确定当前时刻网络流量的预测值；本发明通过聚类减少预测器的个数，能够有效减小模型复杂度，通过自适应加权马尔可夫模型提高预测精度。