一种基于混沌特性的网络流量改进预测算法

• 作者: 王执铨 陆锦军
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动控制技术 混沌 Lyapunov指数 重构相空间 预测 网络流量 改进算法
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 页码范围: 1346-1350
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1093.2007.11.014

摘要

高速网络中网络流量具有自相似特征,这种自相似性特征和混沌现象的吸引子有着密切联系.基于相空间重构理论,用网络流量混沌时间序列重构与原网络动力系统等距同构的相空间,通过计算网络关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,证实网络流量具有混沌特性.分别采用基于Wolf原始算法和改进算法的最大Lyapunov指数方法,对网络流量进行了预测,并计算了最大可预报时间.仿真结果表明,基于Wolf改进算法的预测方法精度和可靠性高,从而为有效预防网络拥塞奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王执铨	南京理工大学自动化学院	331	3939	30.0	46.0
2	陆锦军	南京理工大学自动化学院	23	183	8.0	12.0