發(fā)布時(shí)間：2017-08-10 15:41

  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(cè)算法

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【摘要】：對(duì)網(wǎng)絡(luò)基站緩沖區(qū)的短時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是緩解和控制擁堵的關(guān)鍵�；揪彌_區(qū)的短時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)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(shí)間序列分析方法沒(méi)能有效挖掘流量序列的非線性特征信息,流量序列預(yù)測(cè)性能不好。提出了一種基于非線性時(shí)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(shí)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法,該算法提取流量序列的定量遞歸聯(lián)合熵特征,并對(duì)特征序列進(jìn)行相空間重構(gòu);把網(wǎng)絡(luò)流量信號(hào)模型進(jìn)行高維映射,在高維相空間對(duì)短時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量序列進(jìn)行定量遞歸分析;采用自相關(guān)特征奇異分解對(duì)流量序列進(jìn)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(diǎn)算法計(jì)算最佳時(shí)延參數(shù)和最小嵌入維;進(jìn)行插值擬合形成時(shí)頻分析特征分流控制,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,該算法預(yù)測(cè)精度較高,穩(wěn)定性較好,預(yù)測(cè)偏差較傳統(tǒng)方法低,具有較好的應(yīng)用價(jià)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(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 基站緩沖區(qū) 網(wǎng)絡(luò)流量 預(yù)測(cè) 非線性特征
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2012B091100003,2012B091000058)資助
【分類(lèi)號(hào)】：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(xiàng)目(2012B091100003,2012B091000058)資助。1引言在高速的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)流不斷增長(zhǎng)和海量數(shù)據(jù)膨脹的現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,無(wú)線網(wǎng)絡(luò)基站緩沖區(qū)的短時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量呈幾何級(jí)增長(zhǎng)。網(wǎng)絡(luò)終端用戶在下載和上傳數(shù)據(jù)信息資源以

【參考文獻(xiàn)】

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10 王U，

本文編號(hào)：651540