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宽带网络流量矩阵估计的自适应正则贝叶斯方法arbm
自适应正则贝叶斯方法（ARBM）是一种用于估计宽带网络流量矩阵的新方法。
它使用一种叫做正则贝叶斯的模型，该模型模拟网络流量特性的复杂结构，以及它们之间的相互依赖关系。
正则贝叶斯模型与传统的机器学习算法相比，可以更好地处理类别特征和高维度特征，同时使用较少的参数，从而在保持精度的同时加快训练时间。
此外，它还能够动态调整模型的参数，以更好地拟合天气、人口流动、特殊节日等特定情况下的宽带网络流量变化。
ARBM优化了现有的机器学习技术，有效地简化了宽带流量预测的过程，使得预测的精度和准确性都有所提高。
借助ARBM法，用户可以准确估计宽带网络流量矩阵，从而有效提升网络性能，同时改善用户的体验。
一种基于EMD和RVM的自相似网络流量预测模型
柏骏;夏靖波;赵小欢
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2015(042)001
【摘要】针对自相似网络流量提出了一种基于EMD(经验模态分解)和RVM(相关向量机)的自相似时间序列预测模型.该模型利用EMD将滑动窗口内的小时间尺度网络流量序列分解为多个IMF(固有模态函数)分量,以去除流量序列长相关性;然后采用RVM对其中的高频分量进行拟合,而对低频分量则使用ARMA构建预测模型;最后合成各分量的预测结果.实验表明,该模型能准确地预测流量时间序列的幅值及其趋势,与同类型预测方法相比,其预测性能更好.
【总页数】4页(P122-125)
【作者】柏骏;夏靖波;赵小欢
【作者单位】空军工程大学信息与导航学院西安710077;空军工程大学信息与导航学院西安710077;95034部队百色533616
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于相空间重构的KPCA-HS-RVM网络流量预测模型 [J], 熊文真;周娟
2.基于KPCA优化IHS-RVM的小时间尺度网络流量预测模型 [J], 杨波
3.基于EMD和RVM-AR的航空发动机磨损故障预测模型 [J], 范庚;马登武
4.基于EMD-RVM-Arima的大坝变形预测模型及其应用 [J], 曹恩华;包腾飞;刘永涛;李慧
5.基于EEMD-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型 [J], 刘永涛;郑东健;孙雪莲;曹立林
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自相似业务模型—通信网络突发业务建模的新方法
蔡弘;陈惠民
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】1997(018)011
【摘要】在研究通信网络的流量控制及网络性能时，业务源模型是一个十分重要的组成部分。
传统的业务模型大多基于Ｐｏｉｓｓｏｎ模型或其改进形式，假定业务突发长度呈负指数分布。
近年来对大量的ＷＡＮ、ＬＡＮ、及ＶＢＲ业务、ＩＳＤＮ中传输的业务等多种业务的测量表明：在这些业务中普通存在着自相似性（或称为长相关性）。
该性质显著影响宽带网的流量控制及排队分析，因而已经受到越来越多的关注。
本文综述了近几年来在自相似业务模型研
【总页数】9页(P51-59)
【作者】蔡弘;陈惠民
【作者单位】清华大学自动化系;清华大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TN913.24
【相关文献】
1.光突发交换网络中突发组装在自相似业务流下的汇聚性能分析 [J], 吕召彪;张民;叶培大
2.数字变电站通信网络业务的自相似特性研究 [J], 关驰;蔡光卉;元文浩;杨光敏
3.业务自相似性对光突发交换调度算法影响分析 [J], 王汝言;吴大鹏;隆克平
4.基于元模型的ERP系统业务建模方法 [J], 吴雷;魏臻;黄鹏
5.基于模型驱动的业务建模平台研究 [J], 方乃钗
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一种适应自相似业务流的流量采集算法
王峥;高岭
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2005(026)B01
【摘要】提出了一种适应于自相似业务环境的网络流量采集算法，该算法在多级过滤的基础上引入概率接纳机制。
理论分析表明，该算法保留了多级过滤使用内存小的优点，同时又能反映自相似业务环境下业务流在多时间尺度上的突发性，提高了流量采集的准确性。
【总页数】3页(P11-13)
【作者】王峥;高岭
【作者单位】西北大学计算机科学系，陕西西安710069;西北大学现代教育技术中心，陕西西安710069
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法 [J], 陈孝培;杨学志;方帅;董张玉
2.一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法 [J], 王贝贝;杨明;燕慧超;孙笑仙
3.一种参数自适应的ABR业务流量控制算法 [J], 刘宏立;谢利超
4.适应自相似业务流量模型的CAC算法研究 [J], 王兵;叶栋;丁炜
5.一种自适应稀疏表示和非局部自相似性的图像超分辨率重建算法 [J], 张福旺; 苑会娟
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网络仿真中产生自相似业务流的几种方法
胡严
【期刊名称】《中山大学研究生学刊：自然科学与医学版》
【年(卷),期】2000(021)004
【摘要】传统的业务模型大多基于Poisson模型或其改进形式，假定业务突发长度显负指数分布，近期真实网络流量分析表明很多信息源会产生在多时间尺度下具有自相似特性的信息流，该性质显著地影响宽带网的流量控制及其排队分析，本文综合地介绍了自相似的数学描述和性质，五种自相似业务流的产生方法，其中有两种给出了具体的算法，还总结了几种主要的估计Hurst参数的方法。
【总页数】7页(P31-37)
【作者】胡严
【作者单位】中山大学电子与通信工程系98博，广州510275
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.01
【相关文献】
1.网络仿真中的自相似流量发生模型研究 [J], 杨荣根;龚乐君
2.快速RMD法产生的自相似业务流的性质研究 [J], 胡严;刘星成;张光昭
3.网络仿真中的自相似流量发生模型研究 [J], 杨荣根;龚乐君
4.标签匹配方法对业务流程模型相似性影响的分析 [J], 闫志强;李少鹏;胡磊;闻立杰;刘从屹;高迎;陈一;刘克强
5.系统参数对混沌映射产生自相似业务流的影响 [J], 罗志祥;曹明翠
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具有自相似到达流的无线Mesh网络流量模型无线Mesh网络是一种基于无线技术的点对多点的互联网络，主要用于解决传统有线网络无法覆盖的范围广泛，大规模传输数据情况下的互联问题。
然而，网络流量的复杂性和不确定性使得其很难建立一种有效的传输模型。
在这篇文章中，我们将介绍一种基于自相似到达流的无线Mesh网络流量模型。
自相似是指在不同的时间尺度下，流量的分形结构具有一致性，这意味着在较短的时间内，流量具有高度的聚集性，而在长时间尺度下，流量具有周期性。
自相似流的研究解决了传统流量模型无法成立的问题，特别是在大量高负载的场景下，自相似流模型更具有优势。
自相似到达流是指在网络传输中，数据包的到达遵循自相似分布。
具有自相似到达流的网络，其流量总量呈现出大量的波动性和不确定性，因此需要较大的缓存空间和更高的链路传输速度来保证稳定的传输。
在无线Mesh网络中，由于网络拓扑结构的复杂性和信道噪声的影响，自相似到达流的出现是不可避免的，因此需要有效的流量模型来保障网络数据的稳定传输。
本文提出的无线Mesh网络流量模型基于自相似到达流的特点，采用Hurst参数模型进行研究，通过模拟实验来验证模型的有效性。
在该模型中，我们通过改变Hurst参数的取值，模拟了不同程度的自相似流的传输情况。
结果表明，该模型可以较准确地预测网络流量的波动性和变化趋势，实现了对无线Mesh网络传输的可预测性和优化。
总之，建立具有自相似到达流的无线Mesh网络流量模型是对无线Mesh网络传输的一种有效解决方案。
我们希望通过本文的介绍，能够让更多的人意识到自相似流的重要性，并在实际应用中充分发挥其优势，促进无线Mesh网络的稳定发展。
基于流量自相似性的网络队列管理算法
魏德宾;杨力;潘成胜;沈婷
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2024(50)5
【摘要】网络流量的自相似性会导致数据突发状态持续,传统队列管理算法无法对网络流量突发状态进行预测,从而影响网络端到端时延、丢包率和吞吐性能。
针对该问题,提出一种基于网络流量预测的主动队列管理算法P-ARED。
基于网络流量的均值和方差给出网络流量等级的概念,讨论网络流量等级转移概率与Hurst参数之间的关系,提出基于贝叶斯估计思想的网络流量等级预测方法。
在此基础上,在对自相似网络流量环境下的平均队列长度、缓存队列长度最小阈值等参数优化设置的基础上,基于Hurst参数和自相似流量等级预测结果,重新设计ARED算法中分组丢弃概率的计算方法,以提高缓存队列长度的稳定性。
仿真结果表明,P-ARED算法与对比的主动队列管理算法相比,降低了网络端到端时延和丢包率,提高了端到端吞吐性能,其中平均吞吐量最高提升7.63%,平均时延最多降低17.52%。
【总页数】7页(P306-312)
【作者】魏德宾;杨力;潘成胜;沈婷
【作者单位】南京理工大学自动化学院;大连大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN927
【相关文献】
1.基于实际网络流量的路由器队列调度算法性能分析
2.基于自相似流量的一种新的队列管理算法
3.基于自相似流量水平分级预测的网络队列调度算法
4.软件定义网络中基于队列管理的优化流量自适应调度算法
5.软件定义网络中基于队列管理的优化流量自适应调度算法
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Research on Arima Prediction Model of Self
Similarity Traffic
作者： 张志伟[1];刘立士[1]
作者机构： [1]沈阳理工大学,辽宁沈阳110159
出版物刊名： 科技资讯
页码： 25-26页
年卷期： 2020年 第23期
主题词： ARIMA模型;自相似;流量预测;研究
摘要：计算机网络体系逐渐扩大,因此网络的服务质量和性能也急需提高。
网络流量预测是网络管理的一个重要手段,研究表明网络流量具有自相似特性,在此基础上该文提出一种ARIMA 预测模型。
该模型首先对所生成的网络流量数据进行预处理,基于相关性与偏相关性选择ARMA 模型,其次通过AIC、BIC确定阶数,利用检验后的模型进行预测,最后评估预测模型的性能。
ARIMA时间序列模型能够预测非平稳数据,与传统统计模型相比,具有可忽略其他的随机变量、预测准确性更高、突发性影响较小的优点。
