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摘要:
客户机与服务器之间存在数据存储隐通道,对该通道的网络流量进行准确预测可避免网络拥堵,提高网络流量的调度和管理能力.传统方法采用线性时间序列分析方法进行网络流量预测,没有准确反映流量序列的非线性特征信息,预测精度不高.提出一种基于非线性时间序列分析和矢量空间重构的网络流量预测算法.进行相位随机化处理,使得网络流量数据离散解析化,把网络流量时间序列解析模型分解为含有多个非线性成分的统计量.采用自相关函数法求得矢量空间重构的时间延迟,采用互信息最小嵌入维算法求得网络流量序列的矢量空间嵌入维,实现流量序列的矢量空间重构.在高维矢量空间中,提取网络流量的高阶谱特征,实现网络流量的准确预测.仿真结果表明,采用该算法能有效拟合流量序列的非线性状态特征,对流量状态变化的动态跟踪性能较好,其预测误差比传统方法的低.
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文献信息
篇名 基于矢量空间重构的网络流量预测算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 网络流量 预测 矢量空间重构 非线性
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 111-114,135
页数 5页 分类号 TP393
字数 5126字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.7.019
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 张颖江 湖北工业大学信息技术中心 45 285 9.0 14.0
2 张涛 湖北工业大学信息技术中心 40 126 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络流量
预测
矢量空间重构
非线性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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