本文關(guān)鍵詞：基于矢量空間重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：客戶機(jī)與服務(wù)器之間存在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)隱通道,對(duì)該通道的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)可避免網(wǎng)絡(luò)擁堵,提高網(wǎng)絡(luò)流量的調(diào)度和管理能力。傳統(tǒng)方法采用線性時(shí)間序列分析方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè),沒有準(zhǔn)確反映流量序列的非線性特征信息,預(yù)測(cè)精度不高。提出一種基于非線性時(shí)間序列分析和矢量空間重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法。進(jìn)行相位隨機(jī)化處理,使得網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)離散解析化,把網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)間序列解析模型分解為含有多個(gè)非線性成分的統(tǒng)計(jì)量。采用自相關(guān)函數(shù)法求得矢量空間重構(gòu)的時(shí)間延遲,采用互信息最小嵌入維算法求得網(wǎng)絡(luò)流量序列的矢量空間嵌入維,實(shí)現(xiàn)流量序列的矢量空間重構(gòu)。在高維矢量空間中,提取網(wǎng)絡(luò)流量的高階譜特征,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,采用該算法能有效擬合流量序列的非線性狀態(tài)特征,對(duì)流量狀態(tài)變化的動(dòng)態(tài)跟蹤性能較好,其預(yù)測(cè)誤差比傳統(tǒng)方法的低。
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學(xué)信息技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 預(yù)測(cè) 矢量空間重構(gòu) 非線性
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】：

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