本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)陣列向量模型的流量預(yù)測(cè)算法研究

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【摘要】：設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和評(píng)估。傳統(tǒng)的流量預(yù)測(cè)算法采用包絡(luò)特征子空間聚類的流量序列分析方法,對(duì)隨機(jī)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流的聚類和預(yù)測(cè)效果不好。提出一種隨機(jī)陣列向量模型的流量預(yù)測(cè)算法。首先進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列模型構(gòu)建,采用平均互信息算法和偽最近鄰點(diǎn)法求解最優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量序列重組空間異構(gòu)參數(shù),得到一個(gè)高密度流量數(shù)據(jù)分形區(qū)域,創(chuàng)建流量序列的概率分布曲線,在隨機(jī)陣列相空間中形成新的映射采用統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)學(xué)方法對(duì)流量序列的隨機(jī)分布特征進(jìn)行分布式計(jì)算,隨機(jī)陣列向量模型構(gòu)建方法進(jìn)行流量預(yù)測(cè)算法改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,采用該算法進(jìn)行流量預(yù)測(cè),能有效提高預(yù)測(cè)精度,具有較好的流量特征分析能力,性能優(yōu)越。
【作者單位】： 集寧師范學(xué)院數(shù)學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 數(shù)學(xué)模型 預(yù)測(cè)算法
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 0引言對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分析,對(duì)預(yù)防網(wǎng)絡(luò)堵塞,保證網(wǎng)絡(luò)信息安全具有積極重要的意義[1]。傳統(tǒng)的流量預(yù)測(cè)算法采用包絡(luò)特征子空間聚類的流量序列分析方法,對(duì)隨機(jī)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流的聚類和預(yù)測(cè)效果不好。對(duì)此,相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了改進(jìn),文獻(xiàn)[2]提出使用定量遞歸分析的方法在廣域空間中

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10 王U，

本文編號(hào)：802819