發(fā)布時間：2018-05-20 03:03

  本文選題：數據傾斜 + 任務調度��； 參考：《計算機仿真》2013年11期

【摘要】：網絡流量數據具有突發(fā)性、非線性和時變性等等特點,造成在一些復雜網絡流量在時域內存在流量特征分形弱化的趨勢,可預測特征出現了差異淡化的特征,使得傳統(tǒng)的網絡調度方法出現局部最優(yōu)等缺點,從而導致調度精度低和難問題。為優(yōu)化調度性能,在充分研究傳統(tǒng)方法的基礎上,引入了流量傾斜度的概念,利用流量數據中的流量特征進行一種屬性傾斜程度的判斷,將信道中的流量特征進行一種相似度計算,計算流量異�？偟某霈F次數時,對異常流量的子概念進行累加。在調度的過程中,充分考慮流量區(qū)域之間的傾斜性,減少不必要的繁瑣調度程序。最后在Matlab平臺采用網絡流量數據對模型進行了測試,實驗結果表明,算法提高了網絡流量的預測精度。相對于傳統(tǒng)的網絡流量預測方法,改進算法更適合于復雜的網絡流量數據預測。
[Abstract]:Network traffic data have the characteristics of sudden, nonlinear and time-varying, which lead to the weakening of fractal characteristics of traffic in some complex network traffic in time domain, and the characteristics of different desalination of predictable features. The shortcomings of traditional network scheduling methods such as local optimization lead to low precision and difficult problems. In order to optimize the scheduling performance, the concept of traffic inclination is introduced on the basis of studying the traditional methods, and the traffic characteristics in traffic data are used to judge the degree of attribute tilt. The traffic characteristics in the channel are calculated by a similarity measure. When the total number of traffic anomalies is calculated, the subconcept of the abnormal traffic is accumulated. In the process of scheduling, the inclination between traffic regions is taken into account, and unnecessary scheduling procedures are reduced. Finally, the model is tested on Matlab platform using network traffic data. The experimental results show that the algorithm improves the accuracy of network traffic prediction. Compared with the traditional network traffic prediction method, the improved algorithm is more suitable for complex network traffic data prediction.
【作者單位】： 南陽理工學院軟件學院;
【分類號】：TP393.06

【共引文獻】

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本文編號：1912893