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常规的通信网络流量分析方法主要利用时间序列获取通信网络流量特征,受不断产生的冗余数据影响,导致其分析的通信网络流量值与实际值差距过大。因此需要基于蚁群算法设计一种全新的通信网络流量分析方法。以通信网络的捕获机制入手,利用数据链路接口及数据包过滤器有效地布设了网络流量测量采集点,输出采集数据,再结合蚁群算法生成网络流量分析模型,获取网络流量跟踪算法,从而完成通信网络流量分析。实验结果表明,在不同验证集下本文设计的通信网络流量分析方法分析的通信网络流量值与实际差值较小,证明设计的通信网络流量分析方法的分析效果较好,具有准确性,有一定的应用价值,可以作为后续通信网络流量预测的参考。 相似文献
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针对当前网络流量预测模型精度低的缺点,本文提出了一种新型的小波消噪和蚁群算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先采用小波阈值法对网络流量进行消噪处理;然后将网络流量输入到支持向量机中学习,并采用蚁群算法对支持向量机的参数进行优化,建立网络流量预测模型,最后采用实际网络流量数据进行仿真实验,结果表明,相对于其它网络流量预测模型,本文模型提高了网络流量的预测精度,具有更好的鲁棒性。 相似文献
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基于RBF算法的机房网络流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了基于Matlab6.5环境下的RBF神经网络客运量预测模型。验证结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高,计算速度较快。 相似文献
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网络流量具有长相关、非平稳性与多时间尺度特性。提出了一种基于小波分析与AR(p)人工神经网络相结合的网络流量预测模型,即WPBP算法。该算法采用小波分析得到网络流量在不同尺度下的近似信号和细节信号,并运用AR(p)的相关性理论确定近似信号序列和细节信号序列的相关程度(p值),与神经网络进行耦合,以p+1划分数据,前p项作为输入,后一项作为输出对网络进行训练,从而使得神经网络的输入与输出的选择更加合理,预测的结果也更加准确。用小波重构得到最终的流量预测值,用实际网络流量对该模型进行验证。仿真结果表明,该模型的预测效果较好。 相似文献
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网络流量具有高度复杂的非线性特征,采用单一预测模型往往难以达到理想的预测效果,为此,提出一种包容性检验和BP神经网络相融合的网络流量预测模型(ET-BPNN)。首先采用多个单一模型对网络流量进行预测,然后通过包容性检验,根据t统计量检验选择最合适的基本模型,最后采用BP神经网络对基本模型预测结果进行组合得到最终预测结果。实验结果表明,相对于单一模型以及传统组合模型,ET-BPNN更加准确刻画了网络流量变化趋势,各项评价指标均达到更优,为实现网络流量准确预测提供了更为科学的方法。 相似文献
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多约束的QoS(服务质量)路由问题是认知网络研究的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及不同业务QoS需求,解决该问题面临很大的挑战。文章对传统蚁群算法进行了改进,增强了对链路状态的认知能力,增加了拥塞规避机制,使算法能更好地适合认知网络环境。仿真数据表明,该算法在网络丢包率和时延上,比传统的链路状态路由算法更具有优越性。 相似文献
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针对高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估过程,在加速寿命退化试验数据的基础上,提出了一种基于试验数据驱动的自适应智能方法,并对某型LED灯管的寿命与可靠性进行预测分析.首先,通过指数模型拟合性能退化曲线,推算出各组应力条件下的伪失效寿命值;再将蚁群算法结合BP神经网络等智能算法应用于寿命预测模型的建立,根据试验证明寿命服从对数正态分布,且检验寿命必须满足置信度区间范围内;最后,预测出正常应力条件下LED灯管的工作寿命.结果表明,基于蚁群神经网络预测LED灯管寿命的方法,预测误差较小,收敛速度快,能够满足工程要求. 相似文献
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章治 《微电子学与计算机》2012,29(3):98-101,105
提出一种组合神经网络的网络流量预测模型.首先采用SMOF网络对网络流量数据进行聚类,然后采用Elman网络对聚类后的流量数据进行训练并预测,同时采用遗传算法对Elman网络的网络结构进行优化,提高网络流量预测精度.仿真结果表明,组合神经网络加快了网络流量预测速度,提高了网络流量预测精度,克服了单一预测模型不足,为网络流量预测提供了新的思路,具有很好的应用前景. 相似文献
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蚁群算法(ACO)是一种新型的模拟进化算法,是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。探讨了P2P网络架构下蚁群算法的应用,对在P2P网络架构下怎样使用蚁群算法解决网络服务中的Peer间的通信和路由、服务注册和查找等问题进行了研究。采用的蚁群算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。 相似文献
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提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制(Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm,DDM-NC).在发布/订阅机制的基础上,通过对主题数据的编码运算和传输,充分利用网络容量进行数据多播,使得数据传输具有更好的安全性和传输效率;同时,针对编码包洪泛传输过程中信息冗余大,无效投递较多等问题,设计了基于蚁群算法的编码包路由策略,引导编码包向信宿聚集,降低编码投递过程中的数据冗余,减少投递延迟.仿真实验表明,相比传统的DTN传染病路由策略和随机网络编码传输方法,DDM-NC方法有更好的数据投递性能. 相似文献
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