【摘 要】
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基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有
【出 处】
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第三届全国信息安全等级保护技术大会
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基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.
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