基于改进型小数据量法的局域网流量预测

被引：6

作者：

王石 ^{[1
,2
,3
]}

隋永新 ^{[1
]}

董琰 ^{[3
]}

杨怀江 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

[2] 中国科学院大学

[3] 东北师范大学信息化管理与规划办公室

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2016年 / 04期

关键词：

计算机应用; 混沌时间序列; 小数据量法; 局域网流量预测;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb201604035

中图分类号：

TP393.1 [局域网（LAN）、城域网（MAN）]; TP393.06 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

基于Takens理论对混沌时间序列进行相空间重构,对小数据量法进行如下改进:利用C-C算法计算嵌入维和延迟时间;以功率对频率加权并采用求平均的方法计算平均周期,使小数据量法更加完善。使用改进前、后的小数据量法分别仿真计算Lorenz系统混沌时间序列的Lyapunov指数并预测混沌时间序列,并计算实测局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数并预测局域网流量时间序列。仿真及实验结果均表明,采用改进型小数据量法进行流量预测,精度更高、速度更快、预测点数更多。

引用

页码：1254 / 1260

页数：7

共 9 条

[1] 基于G-P算法的快速路交通流参数相空间重构 [J].