基于时空相关性的卫星网络流量预测

• 作者: 杨力 吴义 魏德宾 潘成胜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 流量预测 时空相关性 奇异矩阵 梯度提升回归树 预测精度
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全|Network, Communication and Security
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 分类号: TN27
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0049

摘要

针对当前流量预测模型未考虑时空相关性的问题,影响预测精度,提出一种基于梯度提升回归树的卫星网络流量预测方法.分析卫星网络流量的时空相关性,提取与目标卫星的时空相关流量作为原始的预测输入,并对得到的时空相关流量进行奇异矩阵分解,消除相关输入流量的信息重叠和冗余问题,最后通过改进的梯度提升回归树进行预测.仿真实验表明,该方法有效地提高了卫星网络流量预测的训练速度,预测精度略高.