基于小波变换的网络流量预测模型

• 作者: 肖中卿 胡俊 胡玉清
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多重分形 长相关 小波 预测
• 年，卷（期）: 2008,（19）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 112-114,129
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.19.039

摘要

目前研究发现实际网络流量具有明显的分形特性,流量的多重分形特性对网络性能有着非常重要的影响,有必要建立一个基于多重分形特性的可以同时预报长相关和短相关特性的实际网络业务模型.利用AR,ARMA等模型对短相关数据能较好地预测而对长相关数据预测精度不高的特点,并结合小波变换能够去除实际数据相关性,建立新的预测模型,使其对长相关数据同样具有比较高的预测精度.改进后的模型克服了FARIMA模型计算量比较大的缺点,保持了算法的简单性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡俊	西南交通大学信息科学与技术学院	7	24	2.0	4.0
2	胡玉清	西南交通大学信息科学与技术学院	8	45	4.0	6.0
3	肖中卿	西南交通大学信息科学与技术学院	2	22	2.0	2.0