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自适应网络流量线性预测算法及应用* 总被引:2,自引:0,他引:2
Internet网络流量的分析、模型仿真以及流量的预测,在网络管理和设计中起着很重要的作用。分析了CERNET网络流量行为,提出了CERNET IP Backbone的流量模型,同时将自适应滤波的新思想引入网络流量的模型仿真和预测,提出了自适应网络流量线性预测的新算法,并将其应用于CERNET的网络流量预测。 相似文献
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通过对网络流量的考察.提出使用自适应最小均方误差方法(LMS)对网络流量进行预测,以及如何针对网络流量特性对LMS预测效果进行优化的方法.并分别使用网络仿真实验和实际IP流量数据对LMS的预测效果进行实验研究。实验表明.使用LMS对网络流量进行预测是可行的。 相似文献
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为了有效地分析网络流量,深入研究网络流量的性质,提出了网络流量的预测模型。对于非平稳的网络流量通过ARIMA模型进行平稳化,利用小波分解将这段在时域上的平稳的网络流量分解到不同的频带上,收集各子频带上的低频与高频信号,构造自协方差序列,再通过Davies-Harte方法(DHM)进行仿真重构,合成预测流量。实验结果表明该模型提高了预测精度,证明该方法是有效的。 相似文献
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网络流量预测是有效保障用户QoS措施之一。当前深度学习为基础的网络算法预测中没有充分利用网络拓扑信息。为此,提出了基于高阶图卷积自编码器的网络流量预测模型。该流量预测模型基于软件定义网络(SDN)架构,利用高阶图卷积网络(GCN)获取网络拓扑中的多跳邻域之间的流量相互影响关系,采用门控递归单元(GRU)获取网络的时间相关性信息,利用自编码模型来实现无监督学习和预测。在Abilene网络上采用真实数据进行了仿真对比分析试验,结果表明,提出的方法在网络流量检测方面的MAPE值为41.56%,低于其它深度学习的方法,同时预测准确率方面也达到最优。 相似文献
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现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题,为了解决此问题,提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性,而卷积交互模块则能捕获到流量中的时间特征,两者的有机结合可以有效预测网络中的流量。通过与其他网络流量预测模型在美国能源科学网(ESnet)流量数据上进行对比实验,验证了提出的动态扩散卷积交互图神经网络模型(DDCIGNN)的有效性。实验结果表明,DDCIGNN模型的均方根误差(RMSE)在最好的情况下优化了大约13.0%,说明该模型能够进行更有效的网络流量预测。 相似文献
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网络流量模型能准确和全面地刻画流量数据的各种统计特性,因而成为网络研究的热点。讨论了传统模型预测的弊端,描述了网络流量自相似的基本特征,分析了三个重要自相似模型的特点和存在的问题,使用实际网络流量验证了流量的自相似性并结合多分形小波模型对网络流量进行预测,探讨了流量模型预测的新技术和进一步研究的问题。 相似文献
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ARIMA模型在网络流量预测中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对网络运行安全和可靠的要求,研究网络流量预测问题.网络流量具有高度自相似、时变性和非线性等时间序列特征,传统预测方法无法捕捉其时变性和自相似规律,导致预测精度比较低.为了提高网络流量的预测精度.在分析网络流量特征的基础上,提出一种基于ARIMA模型的网络流量预测方法.先采用差分法对网络流量原始数据平稳化处理,提取网络流量数据的自相似特征.然后将平稳后的数据利用能很好反映时变性和非线性的ARIMA模型对进行拟合和检验,建立网络流量的最优预测模型,最后根据获得最优预测模型对嗍络流量实例数据进行仿真预测.仿真结果表明,ARIMA模型的网络流量预测精度比其它预测模型要高,能够很好的反映网络流量的规律,在网络流量预测中有广泛应用前景. 相似文献
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近年来基于超文本传输协议(HTTP)的自适应视频流量大幅上升,传统HTTP动态自适应流(DASH)速率算法无法准确预测网络吞吐量,导致网络带宽波动,使传输控制协议慢启动并触发抛弃规则,从而降低视频质量。提出一种基于网络流量预测的改进DASH速率算法。将DASH算法分为视频质量选择阶段、视频下载阶段和请求等待阶段,在视频质量选择阶段引入支持向量回归模型和长短期记忆网络预测网络吞吐量,结合缓冲时长选择更优质量的视频片段,在视频下载阶段通过预测实时吞吐量降低触发抛弃规则的次数。仿真结果表明,该算法可自适应流速率并减少抛弃规则的命中次数,有效提高视频体验质量。 相似文献
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刘春 《计算机工程与应用》2014,(21):91-95
为了提高网络流量的预测精度,针对极端学习机的训练样本选择问题,提出一种改进极端学习机的网络流量预测模型(IELM)。根据最优延迟时间和嵌入维数对网络流量重构,建立网络学习样本,将学习样本输入到改进极端学习机进行训练,随新样本加入而逐步求解网络的权值,以提高学习速度,引入cholesky分解方法提高模型的泛化能力,采用具体网络流量数据进行了仿真测试。结果表明,IELM不仅可以获得较传统网络流量预测模型更高的精度,并且大幅度减少了计算时间,提高了建模效率,可以较好地满足网络流量预测要求。 相似文献
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目前研究发现实际网络流量具有明显的分形特性,流量的多重分形特性对网络性能有着非常重要的影响,有必要建立一个基于多重分形特性的可以同时预报长相关和短相关特性的实际网络业务模型。利用AR, ARMA等模型对短相关数据能较好地预测而对长相关数据预测精度不高的特点,并结合小波变换能够去除实际数据相关性,建立新的预测模型,使其对长相关数据同样具有比较高的预测精度。改进后的模型克服了FARIMA模型计算量比较大的缺点,保持了算法的简单性。 相似文献
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文章提出了一种利用分数差分和Fuzzy-AR(模糊自回归模型)进行网络流量建模和预测的新方法。这种方法既能刻画实际网络流量的长相关性,又能描述其中的非平稳和非线性分量,同时具有较低的辨识复杂度。这个方法的两个部分建模和预测是密切相关的。首先它们都通过分数差分的方法消除时间序列中的长相关性,然后分别用模糊自回归模型进行建模或预测。实验表明相比传统的模型,这种方法的预测更加有效。 相似文献
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传统网络流量预测模型存在泛化能力弱和预测准确度低等缺点。为解决此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的网络流量预测模型。首先,用距离比较和优化组合策略改进粒子滤波算法(PF)的重采样过程;然后搭建PF-LSTM网络的网络流量预测模型,将改进的PF算法用于模型训练,提高其训练速率,克服传统LSTM网络中收敛于局部最优的缺点;最后将提出的模型用于网络流量预测。实验结果表明,相比传统的LSTM模型,提出的PF-LSTM模型具有较好的预测精度和收敛效率,能够更好地描述网络流量的变化趋势。 相似文献
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针对网络流量的非线性和时变性等特点,为了提高网络流量预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。用自相关法和假近邻法计算网络流量的延迟时间和嵌入维数,构建网络流量学习样本;采用组合核函数高斯过程对训练集进行学习,并且参数通过遗传算法进行优化;最后采用网络流量数据对模型性能测试。仿真表明,相对于对比模型,组合核函数高斯模型获得了更高的预测精度,预测结果更加稳定、可靠,具有较大的实际应用价值。 相似文献
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崔兆顺 《计算机工程与应用》2014,(10):92-95,100
为了提高网络流量的预测精度,利用小波变换、差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机等优点,提出一种基于小波变换的网络流量预测模型(WA-ARIMA-LSSVM)。针对网络流量多尺度特性,首先对网络流量时间序列进行小波分解,然后分别采用差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机对网络流量的高频和低频进行建模与预测,最后小波重构高频和低频的预测结果,并采用仿真实验对模型性能进行分析。结果表明,WA-ARIMA-LSSVM提高了网络流量的预测精度,可以更加准确地描述网络流量的非平稳变化趋势。 相似文献