本文選題：擁塞 + 預(yù)測��； 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2013年02期

【摘要】：針對Internet迅速發(fā)展而造成的網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象,基于人工免疫算法與FARIMA模型提出了一種新的流量預(yù)測方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FA-RIMA).該方法首先利用人工免疫算法建立了預(yù)測策略,并結(jié)合FARIMA模型預(yù)測結(jié)果進行融合,以此提高預(yù)測精度.其次,以實際數(shù)據(jù)進行仿真實驗,深入研究了影響PAIF預(yù)測誤差的因素,同時對比分析了單獨使用FARIMA模型的情況.實驗結(jié)果表明,PPAIF具有較好的適應(yīng)性.
[Abstract]:In view of the network congestion caused by the rapid development of Internet, a new traffic prediction method, PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FA-RIMA, is proposed based on artificial immune algorithm and FARIMA model. In this method, the prediction strategy is established by artificial immune algorithm and combined with the prediction results of FARIMA model to improve the prediction accuracy. Secondly, the factors that affect the prediction error of PAIF are deeply studied by the simulation experiment with the actual data, and the case of using the FARIMA model alone is compared and analyzed at the same time. The experimental results show that PPAIF has good adaptability.
【作者單位】： 廣東石油化工學(xué)院計算機與電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272382) 廣東省科技計劃項目(2012B010100037) 廣東省自然科學(xué)基金(10252500002000001,S2012010009963)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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本文編號：1857063