基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法研究

• 作者: 彭志平 柯文德 陈珂
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 拥塞 预测 精度 人工免疫 FARIMA
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 267-272
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 3958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2013.02.011

摘要

针对Internet迅速发展而造成的网络拥塞现象,基于人工免疫算法与FARIMA模型提出了一种新的流量预测方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FARIMA).该方法首先利用人工免疫算法建立了预测策略,并结合FARIMA模型预测结果进行融合,以此提高预测精度.其次,以实际数据进行仿真实验,深入研究了影响PAIF预测误差的因素,同时对比分析了单独使用FARIMA模型的情况.实验结果表明,PPAIF具有较好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈珂	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	62	243	8.0	12.0
2	彭志平	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	79	414	10.0	14.0
3	柯文德	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	57	230	8.0	12.0