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摘要:
对网络流量的精确预测,可以准确把握网络运行趋势,及时防范网络故障.针对长期网络流量预测准确度低,收敛速度慢的问题,提出一种小波系数感知的网络流量预测(WCNTP)机制.借助重标极差(R/S)序列分析法初步评估网络流量在大时间尺度上的统计特性;利用离散小波变换将非平稳的网络流量分解为多个相对平稳的流量序列;利用分数自回归求和滑动(FARIMA)模型对网络流量进行预测.结果表明,所提机制在长期网络流量预测过程中,具有较高的准确度且收敛速度快,能够精确评估网络性能,在保证网络平稳运行的同时,提高网络服务质量.
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文献信息
篇名 小波系数感知的网络流量预测机制
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 网络流量预测 R/S序列分析 离散小波变换 分数自回归求和滑动模型 Hurst参数 突发特性
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 信号与信息处理、计算机与控制
研究方向 页码范围 131-135
页数 5页 分类号 TN915.06|TP393.04
字数 3393字 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA201901.0131
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 林志达 1 1 1.0 1.0
2 吕华辉 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络流量预测
R/S序列分析
离散小波变换
分数自回归求和滑动模型
Hurst参数
突发特性
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期刊影响力
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
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11167
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