本文關(guān)鍵詞：基于ARMA和卡爾曼相結(jié)合的實際流量預(yù)測模型的研究

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【摘要】：為了在高度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度偏低的問題,結(jié)合ARMA模型和卡爾曼提出了一種新的預(yù)測算法(State Prediction Algorithm based on ARMA and Kalman,SPAK)。該算法首先定義了ARMA模型分布特征,并給出該模型的理論依據(jù)。同時,通過融合ARMA與卡爾曼的預(yù)測結(jié)果提高其預(yù)測實際流量的預(yù)測精度,實現(xiàn)SPAK具體實現(xiàn)的步驟。最后,結(jié)合OPNET仿真采集流量數(shù)據(jù),并使用Matlab對算法結(jié)果進行仿真,并對比FARIMA模型MF-FIR模型性能,結(jié)果發(fā)現(xiàn)該算法可以提前預(yù)測擁塞情況,提前進行路由選擇,實現(xiàn)路由自適應(yīng)控制。同樣對網(wǎng)絡(luò)的點比和能耗等做好自適應(yīng)控制,通過對預(yù)測誤差的比較,從而提高其預(yù)測精度。
【作者單位】： 重慶工商大學(xué)融智學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 精度 預(yù)測算法 ARMA模型 卡爾曼
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目(KJ133103)
【分類號】：TP393.06;O157.5
【正文快照】： 1引言隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)具有獨特的應(yīng)用領(lǐng)域,并得到了迅速發(fā)展[1-5]。如何在發(fā)生網(wǎng)絡(luò)擁塞之前就能夠預(yù)測和處理,這對提高計算機網(wǎng)絡(luò)性能起著至關(guān)重要的作用。對于流量模型,必順有可以管理的參數(shù),參數(shù)估計要求簡單。在實際

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3 趙t熷，

本文編號：518886