基于改进GM(1,1)模型-马尔科夫残差修正的网络性能预测

• 作者: 孙明玮 王晓虹 齐玉东
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 性能预测 改进灰色预测模型 马尔科夫残差修正模型
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 878-882,894
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.04.026

摘要

随着计算机网络的快速发展,网络规模变得极为庞大和复杂,网络性能参数的略微波动就有可能对整个网络服务造成影响,此时对网络性能的准确预测显得格外重要.论文将改进的灰色预测模型应用于网络性能的预测,并采用马尔科夫残差修正模型对预测结果进行修正以提高预测精度.实验结果表明,经马尔科夫残差修正后的预测值与实际值的误差较传统的灰色预测模型有明显减小,结果更接近于实际情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐玉东		62	181	7.0	10.0
2	王晓虹		7	14	1.0	3.0
3	孙明玮		5	5	1.0	2.0