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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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Tprobe:基于减法模型的端到端瓶颈带宽测量方法 总被引:1,自引:0,他引:1
总结了近几年瓶颈带宽测量的技术发展历程,提出了把测量方法从考察单一组数据包对的行为,推进为研究数据包对与数据包对之间关系的新思路;建立了一个新的Two-pairs瓶颈带宽测量分析模型,通过两组数据包对之间的相减关系消除链路层协议的误差影响;基于该模型提出了一种新的测量工具Tprobe,通过采用数据重用方法,进一步提高测量数据的利用率;OPNET仿真环境下的大量实验和教育网中实际测量试验表明,Tprobe具有较好的测量准确度和健壮性,并能够有效的减少测量时间和带宽消耗. 相似文献
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