一种基于萤火虫群的实际流量预测方法

发布时间：2017-06-21 20:01

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【摘要】：针对计算机网络快速发展产生的拥塞现象,在以往的研究基础上利用萤火虫群优化方法提出一种新的预测算法PGS(Prediction method based on Glowworm Swarm).该算法首先将到达流量视作萤火虫群,节点服务率视作吸引度,通过对萤火虫个体执行移动操作和随机飞行操作来获得最优位置和吸引度,以此达到提高预测精度的目的.同时,结合OPENT和MATLAB进行仿真实验,深入研究了影响PGS算法预测误差的关键因素.最后,对比分析了小波变换预测方法,本文算法的预测误差降低了1.08%,结果表明PGS具有较好的适应性.
【作者单位】： 广东石油化工学院计算机与电子信息学院;
【关键词】： 拥塞 预测 精度 萤火虫群
【基金】：国家自然科学基金项目(61272382) 广东省科技计划项目(2012B010100037) 广东省自然科学基金项目(10252500002000001;S2012010009963)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言随着计算机网络的快速发展,网络拥塞现象逐渐成为日益关注的重点[1-3],并且实际流量受噪音干扰的现象越发严重,因此,基于实际流量的预测和管理也成为当前计算机网络研究的热点.目前,关于流量预测的方法较多,传统的研究认为流量服从泊松分布,所以采用诸如自回归或自回归滑

【参考文献】

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1 单伟;何群;;基于非线性时间序列的预测模型检验与优化的研究[J];电子学报;2008年12期

2 刘震;王厚军;龙兵;张治国;;一种基于加权隐马尔可夫的自回归状态预测模型[J];电子学报;2009年10期

3 李丹丹;张润彤;王传臣;肖东坡;;认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型[J];电子学报;2011年10期

4 胡曦;李U

本文编号：469738