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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.
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文献信息
篇名 一种基于混沌特性的网络流量改进预测算法
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) 所属期刊栏目
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
5617
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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