基于ARIMA-Kalman滤波混合模型的网络负载预测方法

• 作者: 曹菡 王骞
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: IPv6 网络负载 ARIMA模型 Kalman滤波 资源预测
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 页码范围: 145-150
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.S1.028

摘要

由于目前对网络负载预测的研究主要运用单一模型进行预测,忽略了其他因素对网络资源的内在作用,导致数据隐含信息丢失量大、预测结果不准确,故提出一种基于ARIMA-Kalman滤波混合模型预测方法.该方法首先利用ARIMA模型建立一个能反映负载时间序列数据变化规律的低阶模型,然后将Kalman滤波模型的预测方程与其结合,推导出其状态方程和测量方程,最后利用Kalman滤波的预测迭代方程对工作负载所需资源进行预测.实验结果表明,与单一的时间序列预测方法相比,该方法具有更高的预测精度,有效地提高了资源利用率和虚拟机资源的按需调度效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹菡	陕西师范大学计算机科学学院	52	517	12.0	21.0
2	王骞	陕西师范大学计算机科学学院	3	3	1.0	1.0