基于混沌特性的GridFTP传输预测.pdf

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第24卷第4期电力科学与工程Vo1．24，No．4l62008年6月ElectricPowerScienceandEngineeringJun．，2008基于混沌特性的GridFTP传输预测薛巧丽，沈鹏(1．华北电力大学计算机科学与技术学院，河北保定071003：2．沈阳工业大学电气工程学院，辽宁沈阳132000)摘要：提出一种预测网格传输速率的方法。该方法基于混沌时间序列重构相空间理论，采用加权一阶局域法，对具有自相似性的网格GridFTP传输速率进行预测仿真结果表明，该方法预测精度

2、高，能够取得良好的预测结果。关键词：网格；GI-idFTP传输；混沌；加权一阶局域法中图分类号：TN915文献标识码：A0引言1混沌理论对通信流量的预测，传统的方法有数理统计法；混沌是一个完全确定的系统中出现的一类随机现代的方法有模糊自适应预测方法，基于分数整现象，是有序与无序的统一，确定性与随机性的统一合滑动平均模型的预测方法口，基于神经网络预，具有对初始条件的敏感依赖性、奇异吸引子和测方法，利用模糊判断规则来预测网络流量的方长期不可预测性等特点。目前，混沌理论广泛应用法[5】。由于通信速率和通信流量之间可以相互转于自然科学和社会

3、科学的各个领域，如股市行情、化，故也可以用上述方法进行通信速率预测。能量资源、海杂波以及水文中。对于GridFTP传输速率的预测，文献[6】采用结合和回归技术进行预测，取得了不错的效果。2相空间重构此外还有使用NWS网络气象服务系统和Netlogger工具进行的其他预测技术。2．1相空间重构自相似性是网格的一大特点，存在于网格的相空间重构的基本思想是：高维相空间中系统局部和整体之间。局部在许多地方具有全局的特任一分量的变化都不是孤立的，它与其他分量之间征，而全局的特征在局部也有一定的体现】。大存在着相关性。因此，如果已获得一个看似一

4、维的量研究表明，高速网络中广泛存在着以自相似性时间序列，可再现高维的信息。为特征的业务流。网格结点间的文件传输可以看一个系统的状态可由多个分量描述。由于系统作是高速网络传输的一个特例，即具有自相似性的任一分量的演化由与之相互作用的其他分量所确的网格结点之间的GridFTP传输速率也是具有自定，因此这些相关分量的信息就隐含在任一分量的相似性。文献[8】已证明了自相似性与混沌现象发展过程中。于是只考虑一个分量，并将在某些固之间存在着紧密联系，某些特征量具有相同的值，定的时间延迟点上的观测值做新维来处理，从而可故利用混沌时间序列的预测方法

5、来预测网格Grid-重构出一个“等价”的相空间，并在这个相空间中FTP传输速率的短期表现是可行的。本文就是采恢复原有动力学系统。用混沌理论中加权一阶局域法来对网格GridFTP在实际问题中，对于给定的时间序列传输速率进行预测。z，⋯，

6、b，⋯，通常是将其扩展到三维甚收稿日期：2007—09—21．作者简介：薛巧丽(1983-)，女，华北电力大学计算机科学与技术学院硕士研究生维普资讯http://www.cqvip.com第4期薛巧丽，等基于混沌特性的GridFTP传输预测17至更高维的空间中去，以便把时间序列中蕴藏的信l+1el息充

7、分的显露出来，这就是延迟坐标状态空间重构+e(5)法。对于给定的嵌入维数、时间延迟f，时间序列{()，i=1，2，⋯，Ⅳ)的相空间可以表示为+ef(f)=((磊)，(+f)，⋯，(+(一1)f))(1)应用加权最小二乘法有q2．2加权一阶局域法的基本思想∑P,(xkl一口一bx，)=rain设中心点的邻近点为，i=1，2⋯，g，并且1到的距离为，设是中的最小值，定义点将上式看成是关于未知数a，6的二元函数，两边求的权值为偏导得到P：生二)_)_(2)I＼一，∑只ki+1-a—bxu)=O∑exp(-a(~一))f=1(6)a为参数，

8、一般取a=l。于是，一阶局域线性拟合为∑只ki+1-a—bxk)xk06，i=1，2，⋯，g，其中(1，1，⋯，1)。当嵌入维数=1时，应用加权最小二乘法有即化简得到关于未知数a，6的方程组为q∑只(一口一bxk，)：=min(3)a∑+6∑∑瓤f=1(7)尽管可直接求解上述方程，但更方便的是将其转化为普通最小二乘法模型。因此，所有最小二乘a+b∑Pix∑Pm法的结论均使用于加权最小二乘法。此即加权一阶解方程组(7)得~1．1a，b，然后代入式(5)得到预局域法。测公式。2．3加权一阶局域法的具体算法(4)根据预测公式进行预测。显然

9、，参考向量加权一阶局域法的具体算法如下。集为，i=1，2，⋯，g的一步预测为H。(1)重构相空间。根据G-P算法p计算出时间序列的关联维d，再由Takens定理选取嵌入3仿真实验及其分析维数m21，得到重构相空间为y(f)=((f)，