基于长相关的网络节点有效性研究

发布时间：2019-07-26 05:41

【摘要】：针对因节点失效而产生的网络拥塞现象,提出了一种度量节点有效性的评价指标。该指标针对实际流量的长相关特性,分别利用自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型和线性分形稳定噪声(linear fractionalstable noise,LFSN)模型建立到达流量的预测方法。深入研究了该指标与平均到达速率之间的关系,仿真实验结果表明,当平均到达速率较小时ARMA模型性能较好,反之则LFSN模型性能较好。
[Abstract]:Aiming at the network congestion caused by node failure, an evaluation index to measure the effectiveness of nodes is proposed. According to the long correlation characteristics of the actual flow, the autoregression moving average (auto-regressive and moving average,ARMA) model and the linear fractal stable noise (linear fractionalstable noise,LFSN model are used to establish the prediction method of the arrival flow respectively. The relationship between the index and the average arrival rate is studied deeply. The simulation results show that the performance of the ARMA model is better when the average arrival rate is smaller, and the performance of the LFSN model is better.
【作者单位】： 南京铁道职业技术学院软件学院;
【分类号】：TP393.02

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2519368