基于最近邻聚类学习算法的模糊业务量预测器

• 作者: 庞其祥 程时端
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 数学
• 关键词: ATM 业务量控制 业务量预测 模糊逻辑系统
• 年，卷（期）: 1999,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 12-14
• 分类号: O224
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.1999.10.004

摘要

本文根据模糊逻辑系统中的万能逼近定理[1],提出一个采用最近邻聚类学习算法的模糊业务量逼近器/预测器.通过对自回归(AR)过程及MPEG业务量的预测,显示了该逼近器/预测器的准确性和对业务量特性的适应性.最后讨论了该预测器在动态带宽分配中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程时端	北京邮电大学程控交换与通信网国家实验室	181	2778	28.0	43.0
2	庞其祥	北京邮电大学程控交换与通信网国家实验室	2	2	1.0	1.0