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文檔簡介
1、隨著計算機網(wǎng)絡的迅速發(fā)展,目前的網(wǎng)絡規(guī)模變得越來越龐大??焖侔l(fā)展的信息技術使得網(wǎng)絡流量行為日趨復雜,通過網(wǎng)絡傳輸?shù)囊曨l、音頻、圖像數(shù)據(jù)和其他網(wǎng)絡應用業(yè)務不斷增多,因此對網(wǎng)絡服務過程中的服務質量和網(wǎng)絡安全等相關性能也有了更多的要求,這就意味著人們需要對網(wǎng)絡流量性能和流量狀況有更為詳細地了解。通過網(wǎng)絡流量預測,可為網(wǎng)絡管理、規(guī)劃和維護提供依據(jù)。
本文介紹了時間序列理論和Hurst參數(shù)估計方法,對網(wǎng)絡流量Hurst參數(shù)估計的幾種
2、方法的性能進行了比較。在此基礎上,提出了基于MF-DFA的Hurst參數(shù)估計方法,并將仿真結果與R/S法進行了對比,結果表明所提方法有較小的估計誤差。
針對網(wǎng)絡流量的預測模型問題,本文分析了網(wǎng)絡流量的可預測性,介紹了一些常見的短相關模型和長相關模型以及一些新型模型,并對這些預測模型的性能進行了對比分析。在此基礎上,利用AIC準則對模型進行定階,并使用Gevers Wouters-LS算法求得ARMA預測模型的系數(shù)。該模型由
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