【摘 要】
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流量预测是流量工程、拥塞控制和网络管理的核心问题.网络流量由大量的非线性变化部分和少量的但不可忽略的线性变化部分组成.现有的网络流量预测算法只是单一采用线性或者非
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,黄河水利职业技术学院信息工程系
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流量预测是流量工程、拥塞控制和网络管理的核心问题.网络流量由大量的非线性变化部分和少量的但不可忽略的线性变化部分组成.现有的网络流量预测算法只是单一采用线性或者非线性的方法进行处理,这种片面性造成预测的准确度和实时性难以保证.针对网络流量的特点,提出了一种基于卡尔曼滤波和小波分析混合的流量预测算法.通过对网络流量的线性部分和非线性部分进行区分对待,从而提高预测的准确度和实时性.仿真结果表明,该算法与单一的线性预测算法和非线性预测算法相比,具有较高的预测精度和较好的实时性.
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