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网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率.针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法.该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率.仿真实验表明:相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度. 相似文献
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提出了一种基于熵和线性关系的两级流量异常检测方法,综合考虑了流量异常检测方法的准确性和实时性要求.该方法在时间域上设定两级动态阈值,采用基于熵的方法对异常时间点进行检测,对熵值变化程度明显的时间点可使用一级阈值检测出来,而对熵值变化程度处于一级阈值和二级阈值之间的时间点采用基于线性关系的方法再次进行检测,并通过定义的报警触发函数识别异常类型.仿真实验结果证明,该方法在准确性和实时性方面优于现有的方法. 相似文献
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为了合理高效地利用现有无线频谱资源,保障智能电网中重要控制类信息传输质量的同时,尽可能地为其他业务提供相对高质量的服务,提出了一种智能电网认知无线传感器网络基于优先级的数据分组调度机制.该机制基于差异化调度策略的思想,依据智能电力通信网流量的异构特性、业务特点和服务质量要求,为智能电力通信业务划分了优先级,进而对各个优先级设置了不同的策略,并重点考虑信道质量和信道切换造成的影响.通过Matlab软件仿真验证,基于业务优先级的数据分组调度方案有效地提高了较高优先级次级用户数据分组的传输性能,对整个系统的利用率也有所提升. 相似文献
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网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率。针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法。该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率。仿真实验表明:相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度。 相似文献
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为了合理高效地利用现有无线频谱资源,保障智能电网中重要控制类信息传输质量的同时,尽可能地为其他业务提供相对高质量的服务,提出了一种智能电网认知无线传感器网络基于优先级的数据分组调度机制. 该机制基于差异化调度策略的思想,依据智能电力通信网流量的异构特性、业务特点和服务质量要求,为智能电力通信业务划分了优先级,进而对各个优先级设置了不同的策略,并重点考虑信道质量和信道切换造成的影响. 通过Matlab软件仿真验证,基于业务优先级的数据分组调度方案有效地提高了较高优先级次级用户数据分组的传输性能,对整个系统的利用率也有所提升. 相似文献
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针对网络节点随机移动造成的AdHoc网络分簇结构变化和路由失效问题,该文提出一种基于相对移动性预测的k跳分簇算法,分析和预测网络节点运动状态,自适应地调整分簇结构,提高簇结构稳定性。首先,使用多普勒频移计算节点间相对移动速度,预测节点移动性,得到节点间链路保持时间。然后,在簇形成阶段,采用面向节点稳定性的MAX-MIN启发式算法,根据节点的平均链路保持时间对簇首进行选择。进而,在簇保持阶段,提出一种基于节点运动状态的网络自适应调整算法,一方面调整节点信息数据发送周期以平衡数据开销和精确度,另一方面通过预测节点间链路通断情况调整分簇结构,以减少链路失效时的链路重建时间,提高网络运行质量。仿真实验表明,所提算法可以有效延长簇首持续时间,提高簇结构在动态环境下的稳定性。 相似文献
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