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题名小波系数感知的网络流量预测机制
被引量：8
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作者
林志达
吕华辉
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机构
广东省电力设计研究院
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2019年第1期131-135,共5页
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基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2012AA050801)
国家电网公司科技基金资助项目(5455H7150035)
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文摘
对网络流量的精确预测,可以准确把握网络运行趋势,及时防范网络故障。针对长期网络流量预测准确度低,收敛速度慢的问题,提出一种小波系数感知的网络流量预测(WCNTP)机制。借助重标极差(R/S)序列分析法初步评估网络流量在大时间尺度上的统计特性;利用离散小波变换将非平稳的网络流量分解为多个相对平稳的流量序列;利用分数自回归求和滑动(FARIMA)模型对网络流量进行预测。结果表明,所提机制在长期网络流量预测过程中,具有较高的准确度且收敛速度快,能够精确评估网络性能,在保证网络平稳运行的同时,提高网络服务质量。
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关键词
网络流量预测
R/S序列分析
离散小波变换
分数自回归求和滑动模型
HURST参数
突发特性
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Keywords
network traffic prediction
R/S sequence analysis
discrete wavelet transform
FractionalAuto-Regressive Integration Moving Average(FARIMA)model
Hurst parameters
burst characteristics
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分类号
TN915.06
[电子电信—通信与信息系统]
TP393.04
[电子电信—信息与通信工程]
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