本文關鍵詞：基于智能優(yōu)化的分布式網絡流量預測方法

  更多相關文章： 流量預測 果蠅優(yōu)化算法 指數(shù)平滑

【摘要】：網絡流量預測是網絡管理的重要內容,高效的流量預測方法可提高網絡管理效率.針對網絡流量的時變性等問題,提出了一種基于智能優(yōu)化的分布式網絡流量預測方法.該方法采用果蠅算法優(yōu)化3次指數(shù)平滑預測模型中的平滑因子,對時間窗口內收集到的網絡流量進行預測,從而有效地提高3次指數(shù)平滑模型下網絡流量預測的準確度與效率.仿真實驗表明:相比傳統(tǒng)3次指數(shù)平滑預測模型,此方法可解決平滑因子的不確定性所導致的預測結果誤差問題,有效提高了網絡流量預測精度.
【作者單位】： 南京郵電大學計算機學院;江蘇省無線傳感網高技術研究重點實驗室;北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室;
【關鍵詞】： 流量預測 果蠅優(yōu)化算法 指數(shù)平滑
【基金】：國家自然科學基金項目(61373137,61373017,61373139) 江蘇省高校自然科學研究計劃重大項目(14KJA520002) 江蘇省六大人才高峰項目(2013-DZXX-014) 江蘇省青藍工程項目和國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2011AA05A116)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 引言高效的網絡流量模型與流量預測方法是網絡性能分析和網絡規(guī)劃的基礎,其對網絡管理、網絡故障等具有重要意義.如何有效建立網絡流量模型并進行流量預測引起了研究者的廣泛關注.現(xiàn)有的典型工作包括:自回歸(AR,autoregressive)模型[1]、自回歸滑動平均(ARMA,autoregressive a，

本文編號：813059