基于改进型小数据量法的局域网流量预测

发布时间：2018-04-24 12:57

  本文选题：计算机应用 + 混沌时间序列　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2016年04期

【摘要】：基于Takens理论对混沌时间序列进行相空间重构,对小数据量法进行如下改进:利用C-C算法计算嵌入维和延迟时间;以功率对频率加权并采用求平均的方法计算平均周期,使小数据量法更加完善。使用改进前、后的小数据量法分别仿真计算Lorenz系统混沌时间序列的Lyapunov指数并预测混沌时间序列,并计算实测局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数并预测局域网流量时间序列。仿真及实验结果均表明,采用改进型小数据量法进行流量预测,精度更高、速度更快、预测点数更多。
[Abstract]:Based on the Takens theory, the phase space reconstruction of chaotic time series is carried out, and the small amount of data is improved as follows: the embedding and delay time is calculated by C-C algorithm, and the average period is calculated by weighted power to frequency and averaging. Make the method of small data more perfect. The Lyapunov exponent of chaotic time series of Lorenz system is simulated and the chaotic time series is predicted by using the method of small amount of data before and after the improvement, and the maximum Lyapunov exponent of the measured time series of local area network traffic is calculated and the time series of local area network traffic is predicted. The simulation and experimental results show that the improved small data volume method has higher accuracy, faster speed and more prediction points.
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;东北师范大学信息化管理与规划办公室;
【基金】：吉林省教育厅“十二五”科技与社科研究规划项目(2014B053) 吉林省自然科学基金项目(20140101189JC)
【分类号】：TP393.1;TP393.06

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本文编号：1796718