本文選題：數(shù)據(jù)傾斜 + 任務(wù)調(diào)度��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2013年11期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)具有突發(fā)性、非線性和時(shí)變性等等特點(diǎn),造成在一些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)流量在時(shí)域內(nèi)存在流量特征分形弱化的趨勢(shì),可預(yù)測(cè)特征出現(xiàn)了差異淡化的特征,使得傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度方法出現(xiàn)局部最優(yōu)等缺點(diǎn),從而導(dǎo)致調(diào)度精度低和難問(wèn)題。為優(yōu)化調(diào)度性能,在充分研究傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,引入了流量?jī)A斜度的概念,利用流量數(shù)據(jù)中的流量特征進(jìn)行一種屬性傾斜程度的判斷,將信道中的流量特征進(jìn)行一種相似度計(jì)算,計(jì)算流量異�？偟某霈F(xiàn)次數(shù)時(shí),對(duì)異常流量的子概念進(jìn)行累加。在調(diào)度的過(guò)程中,充分考慮流量區(qū)域之間的傾斜性,減少不必要的繁瑣調(diào)度程序。最后在Matlab平臺(tái)采用網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度。相對(duì)于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法,改進(jìn)算法更適合于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
[Abstract]:Network traffic data have the characteristics of sudden, nonlinear and time-varying, which lead to the weakening of fractal characteristics of traffic in some complex network traffic in time domain, and the characteristics of different desalination of predictable features. The shortcomings of traditional network scheduling methods such as local optimization lead to low precision and difficult problems. In order to optimize the scheduling performance, the concept of traffic inclination is introduced on the basis of studying the traditional methods, and the traffic characteristics in traffic data are used to judge the degree of attribute tilt. The traffic characteristics in the channel are calculated by a similarity measure. When the total number of traffic anomalies is calculated, the subconcept of the abnormal traffic is accumulated. In the process of scheduling, the inclination between traffic regions is taken into account, and unnecessary scheduling procedures are reduced. Finally, the model is tested on Matlab platform using network traffic data. The experimental results show that the algorithm improves the accuracy of network traffic prediction. Compared with the traditional network traffic prediction method, the improved algorithm is more suitable for complex network traffic data prediction.
【作者單位】： 南陽(yáng)理工學(xué)院軟件學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1912893