一种新的实际网络流量性能刻画方法
【图文】：
ｃ，相关程度Ｈ＝０．９．同时将仿真结果在ＭＡＴＬＡＢ中进行分析，评价网络节点的有效性．这里将前１０００个数据作为先验信息，利用ＰＦＢ算法预测的结果与ＦＢＭ产生的后１０００个数据进行比较，，如图２所示．可以看出，ＰＦＢ算法预测流量与原始流量较为接近，分析其标准差为１２．１３，说明该算法具有一定的预测精度．图２ＰＦＢ算法预测流量比较其次，这里深入分析影响业务流性能的主要因素．假设ｗ＝０．２、θ＝０．７和η＝０．５，图３显示了不同业务流到达率λ下平均队长Ｌ和服务率μ之间的关系．可以看出，平均队长和服务率之间仍然呈现出负相关趋势．但是在小服务率下，λ越大对应的平均队长越小，其性能越好；当处于大服务率下时，曲线发生了突变，λ越小对应的平均队长越小，其性能越好．图３不同业务流到达率λ下平均队长和服务率之间的关系同时，假设ｗ＝０．２、θ＝０．７和λ＝０．６，图４显示了不同业务流到达率η下平均队长Ｌ和服务率μ之间的关系．可以看出，平均队长随着服务率的增加先是增加，达到最大值后随之减小，最后趋于稳定状态．这说明在小服务率下，节点Ｂｎ如果存在失效，到达节点Ａ的流量越多，将会对系统造成更大的影响．图４不同业务流到达率η下平均队长和服务率之间的关系５结束语本文针对节点失效的流量性能进行研究，提出了一种新的预测算法ＰＦＢ．该算法利用故障排队模型推导了流量平均队长表达式，并结合ＦＡＲＩＭＡ模型建立流量预测方法．同时通过数学仿真深入分析了影响流量性能
析影响业务流性能的主要因素．假设ｗ＝０．２、θ＝０．７和η＝０．５，图３显示了不同业务流到达率λ下平均队长Ｌ和服务率μ之间的关系．可以看出，平均队长和服务率之间仍然呈现出负相关趋势．但是在小服务率下，λ越大对应的平均队长越小，其性能越好；当处于大服务率下时，曲线发生了突变，λ越小对应的平均队长越小，其性能越好．图３不同业务流到达率λ下平均队长和服务率之间的关系同时，假设ｗ＝０．２、θ＝０．７和λ＝０．６，图４显示了不同业务流到达率η下平均队长Ｌ和服务率μ之间的关系．可以看出，平均队长随着服务率的增加先是增加，达到最大值后随之减小，最后趋于稳定状态．这说明在小服务率下，节点Ｂｎ如果存在失效，到达节点Ａ的流量越多，将会对系统造成更大的影响．图４不同业务流到达率η下平均队长和服务率之间的关系５结束语本文针对节点失效的流量性能进行研究，提出了一种新的预测算法ＰＦＢ．该算法利用故障排队模型推导了流量平均队长表达式，并结合ＦＡＲＩＭＡ模型建立流量预测方法．同时通过数学仿真深入分析了影响流量性能的主要因素，实验结果也验证了ＰＦＢ算法的有效性．以后的研究工作可以结合带启动时间的排队系统、成批到达排队系统等进行分析，建立一套完整的网络性能评价体系．参考文献：［１］ＳａｈｉｎｏｇｌｕＭ，ＬｉｂｂｙＤＬ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅ－ｘｅｓｗｉｔｈｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｓｆｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅ－ｌｉａｂｉｌｉｔｙｕｓｉｎｇｔｈｅＳ
【作者单位】： 成都师范学院;成都大学信息科学与技术学院;成都师范学院计算机系;
【基金】：国家自然科学基金(61071162) 四川省教育厅科研项目(11ZA300) 成都大学校基金(2011XJZ10)
【分类号】：TP393.06
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本文编号：2544190
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