【摘 要】
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该论文依托国家863课题项目"流量工程与网络行为学"(2001AA112111),对网络行为学中的重要环节--网络流量预测,进行了方法上的探索研究.研究过程中,主要采取分析和模拟方法,对
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该论文依托国家863课题项目"流量工程与网络行为学"(2001AA112111),对网络行为学中的重要环节--网络流量预测,进行了方法上的探索研究.研究过程中,主要采取分析和模拟方法,对网络流量进行短期预测,并以此作为网络控制和优化的依据.首先介绍了流量工程和网络行为学中的一些基本理论,包括流量工程的主要目的和功能,网络行为学的研究方法等,并着重介绍了流量分析和预测研究的情况.针对网络流量的短期预测问题,提出一种基于分解的网络流量自适应预测方法.该方法根据非平稳时间序列的分解预测思想,利用平滑滤波,将网络流量分解为较为平稳的基础流量和波动剧烈的高频流量.根据流量分量的不同统计性质,分别采用基于最小均方算法(LMS-Least Mean Square)的自适应AR模型和自适应ARIMA模型进行预测.流量分量的预测结果通过叠加重构,得到流量的整体预测结果.通过网络流量数据预测实验证明,同LMS方法的直接预测相比,在流量突发时刻,分解预测方法明显地改善了预测性能.另一方面,对于基础流量的预测,结合网络预测的具体情况,在LMS方法的基础上,提出一种改进的LMS方法--EaLMS(Error-adjusted LMS),该方法的主要思想是,根据预测误差直接对LMS预测值进行修正.通过实验证明,EaLMS预测器在缩短预测延迟的同时,降低了预测误差,取得了良好的效果.最后,介绍了在该课题中流量预测方法研究的实现方案,并讨论了流量预测的实际应用意义.
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