基于FMB和元胞自动机的实际业务流性能预测方法

发布时间：2017-07-08 20:20

  本文关键词：基于FMB和元胞自动机的实际业务流性能预测方法

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【摘要】：为了有效刻画实际业务流性能状态,结合分形布朗运动模型(Fractional Brownian Motion,FBM)和元胞自动机提出一种新的预测方法 TSPCA(Traffic State Prediction method based on Cellular Automaton).该方法首先基于FBM模型推导了平均队列长度和平均时延的数学表达式,同时利用定义的元胞演化规则对估算结果进行修正,以提高预测精度.最后,通过NS2和MATLAB进行仿真实验,深入分析了影响该方法的关键因素,发现缓冲区较小时流量性能将由短相关特性支配,而缓冲区较大时性能由长相关支配,重置效应和截断效应对业务流性能影响较大.并且对比FARIMA和ARIMA的预测结果,证明该方法具有较好的适应性.
【作者单位】： 成都大学信息科学与技术学院;成都师范学院;成都航空职业技术学院;成都大学继续教育学院;
【关键词】： 预测 分形 分形布朗运动模型 元胞自动机
【基金】：国家自然科学基金项目(61304187)资助 四川省教育厅科研项目(12ZB176,13ZA0296,13ZA0296,13ZB0052)资助 四川省科技计划项目(2014JY0111,2013GZ0016)资助 成都师范学院基金项目(CS13ZD01,YJRC2012-6) 资助
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言长期以来,传统结论普遍认为业务流的相关性越大其性能越差.但是最近十多年的研究表明,实际业务流具有明显的分形特性[1-3],由此对网络性能与网络控制产生非常重要的影响,并且引起了业务流性能状态的显著变化.尤其是在各种复杂的网络传输过程中,深入研究实际业务流性能并

【参考文献】

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本文编号：536152