[1]岳玲玉 郑明春.基于窗口的网络流量组合预测模型研究[J].计算机技术与发展,2012,(04):111-114.
　YUE Ling-yu,ZHENG Ming-chun.Study on Window-Based Network Traffic Combined Prediction Model[J].,2012,(04):111-114.
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基于窗口的网络流量组合预测模型研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年04期
页码:
111-114
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Study on Window-Based Network Traffic Combined Prediction Model
文章编号:
1673-629X（2012）04-0111-04
作者:
岳玲玉 郑明春
山东师范大学管理科学与工程学院
Author(s):
YUE Ling-yu; ZHENG Ming-chun
Dept.of Management and Economics,Shandong Normal University
关键词:
组合预测; 指数平滑模型; BP神经网络
Keywords:
combined prediction;  three exponential smoothing model;  BP neural network
分类号:
TP393
文献标志码:
A
摘要:
在通信网络技术发展的过程中,针对网络流量进行建模和预测的研究一直备受人们关注。为了更好地对网络流量进行建模和预测,有效提高网络的运行速度和利用率,加强网络管理建设,文中提出了网络流量组合预测模型,该模型由三次指数平滑模型和基于BP神经网络模型两个子模型组合而成。首先介绍了组合预测模型的预测机理,然后对三次指数平滑模型和基于BP神经网络模型两种子模型进行了详细介绍,最后运用实例进行了仿真实验。实验结果表明组合预测模型预测误差稳定在2%以内,取得了比较好的预测效果
Abstract:
In the development process of communication network technology,the network traffic modeling and prediction has always been concerned.In order to better model and predict network traffic,effectively improve the network speed and utilization,strengthen the construction of network management,a combined prediction model is studied in this paper,which includes three exponential smoothing model and BP neural network model.First,introduce the mechanism of the combined prediction model and then the two sub-models are described in detail.At last conduct a simulation experimemt with an example.Results show that the combined forecast model prediction error stability is within 2%,and achieve good prediction

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备注/Memo

备注/Memo:
山东省自然科学基金（Y2008G16）岳玲玉（1987-），女，山东临沂人，硕士研究生，研究领域为网络信息系统；郑明春，教授，研究方向为Internet服务质量、流量控制和拥塞控制
更新日期/Last Update: 1900-01-01