期刊文章详细信息
动态指数平滑模型在网络流量预测中的研究
Research on Network Traffic Prediction-based Dynamic Exponential Smoothing Model
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]沈阳理工大学通信与网络工程中心,辽宁沈阳110168
年 份:2008
卷 号:33
期 号:3
起止页码:100-102
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用。提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了最佳平滑参数,使网络流量的预测模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测模型中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。通过分析,证明了此模型能够较准确地预测出网络的流量,使网络管理人员对网络的性能状态有整体的把握并且能够较好地对网络性能进行监测控制,从而提高了网络的服务质量。
关 键 词:网络流量 预测 动态指数平滑模型
分 类 号:TP393]
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