本文關(guān)鍵詞：基于定量遞歸聯(lián)合熵特征重構(gòu)的緩沖區(qū)流量預(yù)測算法

  更多相關(guān)文章： 基站緩沖區(qū) 網(wǎng)絡(luò)流量 預(yù)測 非線性特征

【摘要】：對網(wǎng)絡(luò)基站緩沖區(qū)的短時網(wǎng)絡(luò)流量的準(zhǔn)確預(yù)測是緩解和控制擁堵的關(guān)鍵。基站緩沖區(qū)的短時網(wǎng)絡(luò)流量時間序列具有非線性混沌特征,其自相關(guān)特性較弱,而傳統(tǒng)方法采用線性時間序列分析方法沒能有效挖掘流量序列的非線性特征信息,流量序列預(yù)測性能不好。提出了一種基于非線性時間序列分析的定量遞歸聯(lián)合熵特征重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站緩沖區(qū)的短時網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法,該算法提取流量序列的定量遞歸聯(lián)合熵特征,并對特征序列進行相空間重構(gòu);把網(wǎng)絡(luò)流量信號模型進行高維映射,在高維相空間對短時網(wǎng)絡(luò)流量序列進行定量遞歸分析;采用自相關(guān)特征奇異分解對流量序列進行聚合后的線性疊加,采用平均互信息算法和虛假最近鄰點算法計算最佳時延參數(shù)和最小嵌入維;進行插值擬合形成時頻分析特征分流控制,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測。仿真結(jié)果表明,該算法預(yù)測精度較高,穩(wěn)定性較好,預(yù)測偏差較傳統(tǒng)方法低,具有較好的應(yīng)用價值。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院;廣東工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 基站緩沖區(qū) 網(wǎng)絡(luò)流量 預(yù)測 非線性特征
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項目(2012B091100003,2012B091000058)資助
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 到稿日期:2014-08-13返修日期:2014-09-21本文受廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項目(2012B091100003,2012B091000058)資助。1引言在高速的計算機網(wǎng)絡(luò)流不斷增長和海量數(shù)據(jù)膨脹的現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)時代,無線網(wǎng)絡(luò)基站緩沖區(qū)的短時網(wǎng)絡(luò)流量呈幾何級增長。網(wǎng)絡(luò)終端用戶在下載和上傳數(shù)據(jù)信息資源以

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本文編號：651540