【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效而產(chǎn)生的性能問(wèn)題,提出了一種新的流量預(yù)測(cè)算法(Prediction algorithm based-FARIMA model for Breakdown,PFB).該算法首先利用排隊(duì)理論推導(dǎo)了存在失效節(jié)點(diǎn)時(shí)流量平均隊(duì)長(zhǎng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式,并結(jié)合FARIMA模型建立了預(yù)測(cè)方法.同時(shí),通過(guò)數(shù)學(xué)仿真分析了平均隊(duì)長(zhǎng)與服務(wù)率等影響因素之間的關(guān)系.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較好的適應(yīng)性,與原始流量的標(biāo)準(zhǔn)差為12.13.
【圖文】：

ｃ，相關(guān)程度Ｈ＝０．９．同時(shí)將仿真結(jié)果在ＭＡＴＬＡＢ中進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的有效性．這里將前１０００個(gè)數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息，利用ＰＦＢ算法預(yù)測(cè)的結(jié)果與ＦＢＭ產(chǎn)生的后１０００個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，，如圖２所示．可以看出，ＰＦＢ算法預(yù)測(cè)流量與原始流量較為接近，分析其標(biāo)準(zhǔn)差為１２．１３，說(shuō)明該算法具有一定的預(yù)測(cè)精度．圖２ＰＦＢ算法預(yù)測(cè)流量比較其次，這里深入分析影響業(yè)務(wù)流性能的主要因素．假設(shè)ｗ＝０．２、θ＝０．７和η＝０．５，圖３顯示了不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率λ下平均隊(duì)長(zhǎng)Ｌ和服務(wù)率μ之間的關(guān)系．可以看出，平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間仍然呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)趨勢(shì)．但是在小服務(wù)率下，λ越大對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)長(zhǎng)越小，其性能越好；當(dāng)處于大服務(wù)率下時(shí)，曲線發(fā)生了突變，λ越小對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)長(zhǎng)越小，其性能越好．圖３不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率λ下平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間的關(guān)系同時(shí)，假設(shè)ｗ＝０．２、θ＝０．７和λ＝０．６，圖４顯示了不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率η下平均隊(duì)長(zhǎng)Ｌ和服務(wù)率μ之間的關(guān)系．可以看出，平均隊(duì)長(zhǎng)隨著服務(wù)率的增加先是增加，達(dá)到最大值后隨之減小，最后趨于穩(wěn)定狀態(tài)．這說(shuō)明在小服務(wù)率下，節(jié)點(diǎn)Ｂｎ如果存在失效，到達(dá)節(jié)點(diǎn)Ａ的流量越多，將會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成更大的影響．圖４不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率η下平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間的關(guān)系５結(jié)束語(yǔ)本文針對(duì)節(jié)點(diǎn)失效的流量性能進(jìn)行研究，提出了一種新的預(yù)測(cè)算法ＰＦＢ．該算法利用故障排隊(duì)模型推導(dǎo)了流量平均隊(duì)長(zhǎng)表達(dá)式，并結(jié)合ＦＡＲＩＭＡ模型建立流量預(yù)測(cè)方法．同時(shí)通過(guò)數(shù)學(xué)仿真深入分析了影響流量性能

析影響業(yè)務(wù)流性能的主要因素．假設(shè)ｗ＝０．２、θ＝０．７和η＝０．５，圖３顯示了不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率λ下平均隊(duì)長(zhǎng)Ｌ和服務(wù)率μ之間的關(guān)系．可以看出，平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間仍然呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)趨勢(shì)．但是在小服務(wù)率下，λ越大對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)長(zhǎng)越小，其性能越好；當(dāng)處于大服務(wù)率下時(shí)，曲線發(fā)生了突變，λ越小對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)長(zhǎng)越小，其性能越好．圖３不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率λ下平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間的關(guān)系同時(shí)，假設(shè)ｗ＝０．２、θ＝０．７和λ＝０．６，圖４顯示了不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率η下平均隊(duì)長(zhǎng)Ｌ和服務(wù)率μ之間的關(guān)系．可以看出，平均隊(duì)長(zhǎng)隨著服務(wù)率的增加先是增加，達(dá)到最大值后隨之減小，最后趨于穩(wěn)定狀態(tài)．這說(shuō)明在小服務(wù)率下，節(jié)點(diǎn)Ｂｎ如果存在失效，到達(dá)節(jié)點(diǎn)Ａ的流量越多，將會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成更大的影響．圖４不同業(yè)務(wù)流到達(dá)率η下平均隊(duì)長(zhǎng)和服務(wù)率之間的關(guān)系５結(jié)束語(yǔ)本文針對(duì)節(jié)點(diǎn)失效的流量性能進(jìn)行研究，提出了一種新的預(yù)測(cè)算法ＰＦＢ．該算法利用故障排隊(duì)模型推導(dǎo)了流量平均隊(duì)長(zhǎng)表達(dá)式，并結(jié)合ＦＡＲＩＭＡ模型建立流量預(yù)測(cè)方法．同時(shí)通過(guò)數(shù)學(xué)仿真深入分析了影響流量性能的主要因素，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了ＰＦＢ算法的有效性．以后的研究工作可以結(jié)合帶啟動(dòng)時(shí)間的排隊(duì)系統(tǒng)、成批到達(dá)排隊(duì)系統(tǒng)等進(jìn)行分析，建立一套完整的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)體系．參考文獻(xiàn)：［１］ＳａｈｉｎｏｇｌｕＭ，ＬｉｂｂｙＤＬ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅ－ｘｅｓｗｉｔｈｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｓｆｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｒｅ－ｌｉａｂｉｌｉｔｙｕｓｉｎｇｔｈｅＳ
【作者單位】： 成都師范學(xué)院;成都大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;成都師范學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61071162) 四川省教育廳科研項(xiàng)目(11ZA300) 成都大學(xué)校基金(2011XJZ10)
【分類號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2544190