改进的基于时变FARIMA模型和小波变换的网络流量预测算法

发布时间：2017-07-08 10:09

  本文关键词：改进的基于时变FARIMA模型和小波变换的网络流量预测算法

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【摘要】：网络的流量特性是反映网络实时状态的一个重要特征,对于网络流量的分析、预测一直是该领域的研究热点。传统的基于时间序列模型的方法在计算效率和多尺度分析能力方面存在一定的局限性。本文提出了一种改进的基于小波变换和时变FARIMA模型的流量预测方法,利用小波变换的多尺度分析特性将原有的流量数据进行分解,在使用时变FARIMA模型进行预测,可大大提高算法的执行效率和预测的准确性。最后,本文选取了Bellcore提供的真实的网络流量进行了仿真实验,验证了提出的预测方法的准确性和有效性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 自相似 MFARIMA 流量预测 小波变换
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 随着时代的发展、因特网的发展,网络所承载的任务也日渐多元化,网络规模在不断扩大的同时出现了日渐严重的问题,通过实际的网络测量显示,现在的网络流量特性不仅具有长相关性还具有短相关。一些常见的短相关模型不能描述网络流量的长相关性,相反一些长相关模型不能描述网络流

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本文编号：534078