一种基于波动类型识别的路由节点行为预测算法

• 作者: 于枫 夏怒 李伟 罗军舟 陆悠
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 路由节点行为预测 灰色预测模型 波动类型识别 网络行为
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 互联网技术
• 页码范围: 326-334
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 7995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2014.00326

摘要

路由节点行为预测可以为网络安全管理以及路由行为评估机制等提供重要的决策依据,而现有的路由节点行为预测算法存在诸如依赖专家经验、对样本要求较高以及在节点行为波动较大的情况下预测准确度下降等问题.为克服上述问题,该文在灰色预测模型的基础上提出了一种路由节点行为预测算法,该算法将路由节点行为序列中的波动类型被分为突发波动和迁移波动,结合Markov预测模型实现波动类型识别,随后基于不同的波动类型设立相应的未来行为值预测方法:对于突发波动,预测方法基于平滑级比序列的灰色预测结果;对于迁移波动,预测方法基于路由节点行为序列的灰色预测结果.最后,使用Markov模型对预测结果进行修正.实验结果表明,相比于已有的节点行为预测算法,该文的预测算法在预测精度上有较大提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	东南大学计算机科学与工程学院	135	939	14.0	23.0
2	罗军舟	东南大学计算机科学与工程学院	165	4086	26.0	60.0
3	陆悠	东南大学计算机科学与工程学院	9	88	5.0	9.0
4	夏怒	东南大学计算机科学与工程学院	9	92	5.0	9.0
5	于枫	东南大学计算机科学与工程学院	9	74	5.0	8.0