结合多重分形的网络流量非线性预测

被引：39

作者：

王升辉

裘正定

机构：

[1] 北京交通大学信息所

来源：

通信学报 | 2007年 / 02期

关键词：

流量建模; 网络流量预测; 多重分形;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN915.06 [测试、运行];

学科分类号：

摘要：

通过分析树型多重分形结构的相关性发现,多重分形可以把非平稳且具有长相关(LRD)和分形特性的网络流量序列转化为可用短相关(SRD)模型表示的序列组。利用多重分形这种将时间序列分解为多层的能力,提出了一种结合多重分形的FIR神经网络流量预测模型(MF-FIR,multifractal FIR network)。MF-FIR合理地利用了流量序列的LRD信息,具有很好的多步预测性能,可以满足通信系统在线预测的要求。

引用

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