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粗粒度网络流量的灰色模型预测 总被引:3,自引:0,他引:3
在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量. 预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高. 灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM). 对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型(ARIMA)和Elman神经网络(ENN)模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当. 灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化. 相似文献
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在一个分层网络中,单一的恢复机制不可能满足宽带网络生存性的需要,如何协调配合SDH层和ATM层之间的恢复策略是一个亟待解决的问题。文章首先介绍了SDH和ATM网络的自愈技术,然后对SDH/ATM自愈网络的层间升级机制进行了讨论。 相似文献
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