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用来预测混沌时间序列的传统加权局域模型一般用空间距离来定义邻近点的权重,当重构相空间嵌入维数增大时预测效果不是很理想。考虑了关联度对预测中心动力学行为的影响,提出用关联度来定义权重的方法,建立了一个用来预测网络流量新型的加权局域线性模型。模拟试验结果表明,和传统加权模型相比,当嵌入维数较高的时候,该模型能在较大程度上提高网络流量的预测精度。 相似文献
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结合小波变换和混沌局域模型的各自优势,提出一种网络流量的预测模型。首先,将网络流量时间序列进行小波分解得到高频信号序列和低频信号序列,再用加权混沌局域模型对每一成分的信号序列分别进行预测,对所有的预测分量进行小波重构就可以实现对网络流量的预测。用实际网络流量对该模型进行验证,实验结果表明,该模型具有较高的预测效果。 相似文献
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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。该文在此方面做了一些工作和尝试,主要有两方面的贡献:(1)在分析和比较了不同模型性能的基础上,提出了CERNET IP backbone的流量模型;(2)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。 相似文献
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传统的混沌局域预测模型仅考虑相空间中邻近相点到预测中心的空间距离对预测中心动力学行为演化的影响,所以在嵌入维数比较高的时候,用来预测混沌时间序列时效果往往不是很好.本文提出了一种基于关联度的网络流量预测的加权零阶局域模型,该模型同时综合考虑到了空间距离和邻近相点与预测中心的关联程度这两个因素对预测效果的影响,因而在很大程度上克服了传统混沌局域模型的不足.通过模拟实验将该模型用于网络流量预测,模拟结果表明该模型的预测精度比传统的模型要好. 相似文献
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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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基于ARMA模型的网络流量预测 总被引:36,自引:2,他引:34
随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,因此发生各种问题的可能性也越大,同时管理网络的难度也增大,传统的网络管理是在告警之后,解决潜在的问题,即为一种响应式的行为,这时候网络的服务很可能已经受到影响,根据实际采集的非单播包数的观测值序列,建立该流量参数的正常行为,然后平稳化该序列,估计出网络流量的ARMA(2,1)模型,用线性最小均方误差预测方法,对网络流量进行预测,并检测在将来超越阈值的可能性和发生时间,这样,在网络过载发生之前,可以预先采取防范措施,来保证网络的正常服务,这种方法改变了以往的网络管理响应方式,使得网络过载的预警成为可能。 相似文献
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基于最大熵算法网络流量预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了网络流量准确预测优化问题.由于网络资源的调度和传输速率时变性较强,互联网中对网络流量的不确定影响因素较多,同时由于传统的流量预测模型精度不高等缺陷.为解决上述问题,提出了一种新的基于最大熵算法建立网络流量预测模型.先获得约束的条件,是从对记录误差采用归一化处理方法得到的,而记录误差是模型根据历史来得到的预测结果,然后用最大熵算法原理来推测得到的结果分布,最后通过算法对网络的实际流量进行仿真预测.实验的仿真结果说明,此改进方法在预测精确度上,比传统的集中网络流量预测计算方法更胜一筹,为网络流量预测优化问题提供了依据. 相似文献
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以变电站选址与定容为出发点,在局域世界电力网络演化模型的基础上,该文将重心选址法和随机选址法结合应用到网络生长点的选取中,提出了一种基于网络生长点的加权局域世界电力网络演化模型。对新模型的节点度分布和权重分布分析表明新模型可以得到幂律分布的度分布和具有幂律尾的节点权重分布。通过仿真,证实了重心法和随机法以不同的概率选取网络生长点时,节点度分布曲线仍然表现出一定的无标度特性,并且此概率的变化只是在度分布曲线尾部对度分布有影响;随着重心法因素的加强,部分节点随着网络生长时间的增长,节点权重越来越大,节点权重分布曲线的尾部畸变,不服从平均分布。 相似文献
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丁米米 《电子制作.电脑维护与应用》2013,(2):120-121
软件产业经济效益评价是指导我国软件产业发展的重要依据。针对当前评价方法的不足,结合可拓物元分析理论,建立了多对象物元评价模型。借助熵权评价法对指标权重进行确定,利用关联度函数对各评价指标进行分类量化,通过熵权与关联度矩阵的乘积形成的优度矩阵完成对软件产业经济效益的综合评价,使评价过程的科学性、准确性得到有效提高。 相似文献
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基于FARIMA模型的网络流量预测 总被引:3,自引:0,他引:3
论文基于长相关特性的时间序列分析方法,采用FARIMA模型对网络自相似业务进行研究,利用“后向预报”技术对序列进行分形反滤波,在模型辩识、参数估计中利用粗、精估计结合的方法建立模型。选择伯克力实验室的经典实测数据,利用FARIMA模型进行H值估计、分数差分定阶及消除长相关性的操作,实验证明了模型的有效性。 相似文献
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基于贝叶斯网络理论的交通事件预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合考虑影响交通安全因素的基础上,采用贝叶斯网络理论,提出了一种交通事件预测模型。在模型的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算各类交通事件发生的可能性,从而达到预测的目的。最后对该模型进行仿真实验,并对实验结果进行了分析,验证了模型的有效性。 相似文献
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传统的机器学习算法难以有效处理具有自相关性的网络数据,而已有的网络学习算法多为分类算法,回归算法较少。为解决网络数据中的回归预测问题,考虑数据实例间的自相关性,提出一种迭代加权线性回归算法(IWR)。该算法采用迭代分类算法的集体学习框架,每步迭代中将待预测实例逐个输入局部回归模型以更新目标属性值,直至达到既定目标。在空间网络和社会网络的数据集合上进行实验,结果表明,与传统回归算法及NCLUS算法相比,IWR算法可以有效减小预测误差。 相似文献
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网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础。本文设计了一种在于实际网络测试的时间相关流量模型的方法,采用该流量模型预测网络流量。文章提出了网络流量预测精度的数学定义。网络测试实验表明,此流量模型具有更高的精度,适用于实际运行的网络环境。 相似文献
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基于小波分解的网络流量模型 总被引:4,自引:1,他引:4
论文充分利用小波变换具有多分辨率的特点,将时域里的网络流量通过小波分解,分解到不同的频带上。再对各子频带上的细节分量使用不同阈值进行消噪处理,使分解后的流量在频率成分上较单一,且平稳性较好。然后采用自回归滑动平均混合模型对小波分解去噪后的不同分量分别进行预测再合成预测流量。对实际流量进行模拟预测,结果表明该模型有效地提高了预测精度,能对网络流量特别是短期流量作出较为准确的预测。 相似文献