基于ARMA和卡尔曼相结合的实际流量预测模型的研究

发布时间：2017-07-04 18:26

  本文关键词：基于ARMA和卡尔曼相结合的实际流量预测模型的研究

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【摘要】：为了在高度复杂网络环境下,针对无线传感器网络流量预测精度偏低的问题,结合ARMA模型和卡尔曼提出了一种新的预测算法(State Prediction Algorithm based on ARMA and Kalman,SPAK)。该算法首先定义了ARMA模型分布特征,并给出该模型的理论依据。同时,通过融合ARMA与卡尔曼的预测结果提高其预测实际流量的预测精度,实现SPAK具体实现的步骤。最后,结合OPNET仿真采集流量数据,并使用Matlab对算法结果进行仿真,并对比FARIMA模型MF-FIR模型性能,结果发现该算法可以提前预测拥塞情况,提前进行路由选择,实现路由自适应控制。同样对网络的点比和能耗等做好自适应控制,通过对预测误差的比较,从而提高其预测精度。
【作者单位】： 重庆工商大学融智学院;
【关键词】： 精度 预测算法 ARMA模型 卡尔曼
【基金】：重庆市教委科学技术研究项目(KJ133103)
【分类号】：TP393.06;O157.5
【正文快照】： 1引言随着计算机网络的迅速发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)具有独特的应用领域,并得到了迅速发展[1-5]。如何在发生网络拥塞之前就能够预测和处理,这对提高计算机网络性能起着至关重要的作用。对于流量模型,必顺有可以管理的参数,参数估计要求简单。在实际

【参考文献】

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本文编号：518886