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基于极大极小概率机的无线网络流量预测

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-12页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·主要内容第10-12页
2 基础理论第12-27页
   ·统计方法第12-13页
   ·预测建模方法第13-21页
     ·时间序列方法第13-19页
     ·混沌时间序列分析法第19页
     ·智能算法第19-21页
   ·风险结构最小化原则第21-22页
   ·向量的距离计算第22-25页
   ·残差分析方法第25-27页
3 无线网络流量特征分析第27-32页
   ·实验数据第28-29页
   ·边际分布第29-30页
   ·自相似分析第30-31页
   ·分形特征分析第31页
   ·本章小结第31-32页
4 无线网络流量预测建模第32-38页
   ·无线网络流量预测模型分析第32页
   ·极大极小概率机第32-37页
     ·极大极小概率机的应用与现状第32-34页
     ·极大极小概率机算法第34-36页
     ·极大极小概率机算法分析第36-37页
   ·基于MPMR 的无线网络流量预测建模第37页
   ·本章小结第37-38页
5 仿真实验第38-50页
   ·数据分析及其预处理第38页
   ·MPMR 参数研究第38-43页
     ·评价指标第38-39页
     ·数据集大小的取值第39-41页
     ·核函数的选取、核函数参数第41-42页
     ·epsilon 取值第42-43页
   ·基于MPMR 无线网络流量预测模型第43-45页
   ·基于MPMR 的无线网络流量预测模型的改进及修正第45-49页
     ·计算向量距离的改进实验第46-47页
     ·残差分析与模型修正实验第47-49页
   ·本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-55页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第55-56页
致谢第56-57页

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