基于QPSO-LMK的自相似性网络流量预测

• 作者: 刘渊 梅娟 毛蓝
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 自相似性 最小均值峰度 QPSO算法 流量预测 信噪比
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 4401-4402,4406
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.024

摘要

现在对高性能、高效性流量测量的研究表明网络流量呈现统计上的自相似性.因此,网络预测在网络管理中占据重要地位.使用QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization)对预测自相似性网络流量的最小均值峰度(LMK)方法进行优化,能够获得较小的信噪比SNR-1(signal to noise ratio).通过对真实网络流量的仿真实验,表明该方法能比LMK(最小均值峰度)算法更精确的预测网络流量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学信息工程学院	235	1325	17.0	25.0
2	毛蓝	江南大学信息工程学院	3	7	1.0	2.0
3	梅娟	江南大学信息工程学院	10	51	3.0	7.0