基于多重分数差分和AR模型的网络流量预测

汪志勇; 邱晓红

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基于多重分数差分和AR模型的网络流量预测

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网络流量的分析、模型仿真以及流量的预测,在网络管理和设计中起着很重要的作用,提出了一种利用多重分数差分与自回归模型进行网络流量建模和预测的新方法.通过多重分数差分的消除长相关序列中的长相关特性,得到多条短相关信号和一条趋势项,分别利用AR模型进行定阶、参数估计及预测操作,用实际网络流量对该模型进行验证,实验表明,该方法比传统的预测方法具有更好的预测效果.

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来源
《计算机技术与发展》 |2009年第3期|84-86|共3页
作者
汪志勇; 邱晓红;
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作者单位

江西师范大学;

计算机信息工程学院;

江西;

南昌;

330022;

江西师范大学;

计算机信息工程学院;

江西;

南昌;

330022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
长相关; 自相似; AR模型; 分数差分;

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