1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
Kalman滤波能够在线性高斯模型的条件下，可以对目标的状态做出最优的估计，得到较好的跟踪效果。对非线性滤波问题常用的处理方法是利用线性化技巧将其转化为一个近似的线性滤波问题。因此，可以利用非线性函数的局部性特性，将非线性模型局部化，再利用Kalman滤波算法完成滤波跟踪。扩展Kalman滤波就是基于这样的思想，将系统的非线性函数做一阶Taylor展开，得到线性化的系统方程从而完成对目标的滤波估计等处理。
4.部分源码
...............................................................
%结果分析
figure;
plot(ynn,'r*:')%画图
hold on
plot(output,'bo--')%画图
title('预测总流量','fontsize',12)
legend('预测总网络流量','实际总网络流量')
xlabel('时间点')
ylabel('总流量')
figure;
plot(error,'b-o');grid on;
%% 有效流量数据
input2(:,1)=data01(:,2);
input2(:,2)=data02(:,2);
input2(:,3)=data03(:,2);
input2(:,4)=data04(:,2);
input2(:,5)=data05(:,2);
input2(:,6)=data06(:,2);
output2 =data07(:,2);
[ynn2,error2]=wavelet_func(input2,output2,input2,output2);
%结果分析
figure;
plot(ynn2,'r*:')%画图
hold on
plot(output2,'bo--')%画图
title('预测有效流量','fontsize',12)
legend('预测有效流量','实际有效流量')
xlabel('时间点')
ylabel('有效流量')
figure;
plot(error2,'b-o');grid on;
%% 垃圾信息流量
input3(:,1)=data01(:,3);
input3(:,2)=data02(:,3);
input3(:,3)=data03(:,3);
input3(:,4)=data04(:,3);
input3(:,5)=data05(:,3);
input3(:,6)=data06(:,3);
output3 =data07(:,3);
[ynn3,error3]=wavelet_func(input3,output3,input3,output3);
%结果分析
figure;
plot(ynn3,'r*:')%画图
hold on
plot(output3,'bo--')%画图
title('预测垃圾信息流量','fontsize',12)
legend('预测垃圾信息流量','实际垃圾信息流量')
xlabel('时间点')
ylabel('垃圾信息流量')
figure;
plot(error3,'b-o');grid on;
%% 病毒流量数据
input4(:,1)=data01(:,4);
input4(:,2)=data02(:,4);
input4(:,3)=data03(:,4);
input4(:,4)=data04(:,4);
input4(:,5)=data05(:,4);
input4(:,6)=data06(:,4);
output4 =data07(:,4);
[ynn4,error4]=wavelet_func(input4,output4,input4,output4);
%结果分析
figure;
plot(ynn4,'r*:')%画图
hold on
plot(output4,'bo--')%画图
title('预测病毒流量流量','fontsize',12)
legend('预测病毒流量流量','实际病毒流量流量')
xlabel('时间点')
ylabel('病毒流量流量')
figure;
plot(error4,'b-o');grid on;
%%
figure
plot(ynn,'r-*');hold on;
plot(ynn2,'k-*');hold on;
plot(ynn3,'g-o');hold on;
plot(ynn4,'b-o');hold off;
legend('总流量数据','有效流量数据','垃圾信息流量','病毒流量数据')
A352
