基于智能优化的分布式网络流量预测方法

发布时间：2017-09-08 08:48

  本文关键词：基于智能优化的分布式网络流量预测方法

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【摘要】：网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率.针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法.该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率.仿真实验表明:相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;江苏省无线传感网高技术研究重点实验室;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室;
【关键词】： 流量预测 果蝇优化算法 指数平滑
【基金】：国家自然科学基金项目(61373137,61373017,61373139) 江苏省高校自然科学研究计划重大项目(14KJA520002) 江苏省六大人才高峰项目(2013-DZXX-014) 江苏省青蓝工程项目和国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA05A116)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 引言高效的网络流量模型与流量预测方法是网络性能分析和网络规划的基础,其对网络管理、网络故障等具有重要意义.如何有效建立网络流量模型并进行流量预测引起了研究者的广泛关注.现有的典型工作包括:自回归(AR,autoregressive)模型[1]、自回归滑动平均(ARMA,autoregressive a，

本文编号：813059