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时间:2019-01-09
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1、基于组合优化理论的无线网络流量建模与预测 摘要:无线网络流量受到上网成本、上网行为等因素的综合作用,具有随机性和周期性变化的特点,针对单一模型不能全面描述该变化特点的难题,提出基于组合优化理论的无线网络流量预测模型。首先采用自回归积分滑动平均模型进行建模,找出无线网络流量的周期性变化规律,然后采用相关向量机进行建模,找出无线网络流量的随机性变化特点,最后将它们的预测结果组合在一起进行单步和多步的无线网络流量预测实验。实验结果表明,该模型可以同时对随机性和周期性变化特点进行描述,预测精度高于单一自回
2、归积分滑动平均模型或者相关向量机。 关键词:无线网络;自回归积分滑动平均模型;建模与预测;组合优化理论 中图分类号:TN92?34;TP391文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)23?0043?04 Modelingandforecastofwirelessnetworktraffic basedoncombinatorialoptimizationtheory CHENHuafeng1,2,LIUJianing3 (1.SchoolofInformationScien
3、ceandTechnology,HainanNormalUniversity,Haikou571158,China; 2.CollegeofQionghaiDistanceEducation,HainanOpenUniversity,Qionghai571400,China;7 3.InformationNetworkandDataCenter,HainanNormalUniversity,Haikou571100,China) Abstract:Sincethewirelessnetwork
4、trafficissyntheticallyaffectedbythefactorsofonlinecostandonlinebehavior,ithasthecharacteristicsofrandomnessandperiodicvariation.Tosolvethedifficultythatthesinglemodelcan′tdescribethechangecharacteristiccomprehensively,awirelessnetworktrafficpredictionm
5、odelbasedoncombinatorialoptimizationtheoryisputforward.Theautoregressiveintegralmovingaveragemodelisusedtobuildtheproposedmodeltofindouttheperiodicvariationruleofthewirelessnetworktraffic,therelevancevectormachineisusedtoestablishthemodeltofindoutthera
6、ndomvariationcharacteristicsofthewirelessnetworktraffic,andthenthetwopredictionresultsarecombinedtorealizethesinglestepandmulti?stepwirelessnetworktrafficpredictionexperiments.Theresultsshowthattheproposedmodelcandescribethecharacteristicsofrandomnessa
7、ndperiodicvariation,anditspredictionaccuracyishigherthanthatofthesingleautoregressiveintegralmovingaveragemodelorcorrelationvectormachine. Keywords:wirelessnetwork;autoregressiveintegralmovingaveragemodel;modelingandprediction;combinatorialoptimizatio
8、ntheory7 0引言 随着无线网络应用的拓宽,无线网络用户急剧增加,无线网络流量大幅度增加,无线网络的有效管理变得十分重要[1]。无线网络流量的建模与预测可以帮助管理部门掌握人们的上网规律,提前掌握无线网络流量的变化趋势,因此建立高精度的预测模型具有重要的实际意义[2]。 最初人们采用多元线性回归模型对无线网络流量进行分析,建立无线网络流量的回归模型,并对将来无线网络流量值进行估计[3],该模型基于无线网络流量呈线性增长的变化特点进行回归预测,对于小规模无线
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