小时间粒度网络流量自回归预测分析

摘要：

网络流量测量和预测是网络QoS管理和流量工程中一个重要的组成部分,尤其是对于为了保证网络QoS而引入的一些实时方法,比如接纳控制,资源预留等.较好的网络流量预测效果,能有效地提高这些方法的工作效率,从而有效提高网络带宽的利用率,保证网络QoS.所以高效的网络流量预测不仅是值得的,而且是必要的.由于许多文献研究的是网络流量在大时间粒度(天、周、月等)上的自回归特性,不能用于这种以秒级为单位的接纳控制、资源预留等实时方法,所以本文具体分析了网络流量在小时间粒度的自相似特性,并提出了其自回归预测模型.在模拟实验中采用了实际网络流量,并证明了在大多数情况下预测误差小于15%的概率为90%,它可有效地应用到接纳控制等方面的网络流量预测中.

关键词：QoS、网络流量、自回归预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金90304010

在线出版日期：2005-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-132,144