【摘 要】
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网络流量预测在网络拥塞控制及资源分配中起着至关重要的作用。对于具有自相似性的网络业务流量,由于其存在较强突发,传统预测方法的预测精度普遍较低。本文针对存在高突发的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60972061,61032004);国家高技术研究发展计划(“863”计划)资助项目(2008AA12A204,2008AA12Z307)
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网络流量预测在网络拥塞控制及资源分配中起着至关重要的作用。对于具有自相似性的网络业务流量,由于其存在较强突发,传统预测方法的预测精度普遍较低。本文针对存在高突发的网络流量数据,提出了一种基于数据分离的流量预测方法。具体来说,在预测步骤前,本方法首先通过控制图将网络流量中难以预测的突发流量进行有效的分离,从而得到突发流量和非突发流量两部分数据。之后分别采用人工神经网络和自适应模板匹配方法实现对非突发流量和突发流量的预测。最后通过对两部分预测结果的合并得到最终的预测结果。基于实际流量数据的实验结果表明:相较于传统流量预测方法,本文所提出的方法具有更高的流量预测精度。
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