具有重尾特性自相似网络通信量的预测

提出了一种基于alpha-平稳分布过程的网络通信量模型,该模型能够刻画自相似网络通信量的长程相关性和重尾特性,具有参数简约,物理意义明确的优点,可以准确描述Bellcore Lab的实际踪迹BC-Oct89Ext．根据此模型,提出了一种在累积量约束条件下Fisher信息（FI）最小化的基于alpha-平稳新息（innovation）的FARIMA（fractional auto regressive integrated moving average）预测方法,它可以预测同时具有长程相关性与短程相关性的自相似网络通信量．这种基于alpha-平稳新息的FARIMA预测方法能够在无限方差意义下使预测偏差最小化,对实际踪迹BC-Oct89Ext的预测实验证明了该预测方法的准确性和可靠性．     

自相似网络通信量的分析与建模

分析了网络通信量中存在的自相似现象，讨论了自相似通信量输入对排除系统的时间延迟和抖动特性的影响，指出由于自相似通信量的长程相关性使得在时间较长的情况下可以通过增加缓存来改善排除系统的延时和抖动特性，针对今后的研究方向，指出在自相似通信量研究中，系统的瞬时性能研究以及反馈控制研究对于网络性能的影响和评估是非常重要的。     

基于测量的自相似接纳控制算法研究

传统的接纳控制算法中,基于参数的接纳控制提供严格的QoS保证但带宽利用率和接纳率低,基于测量的接纳控制具有较好的动态特征和适应性但对模型有较严格的要求,并且未考虑网络流量的自相似特性.本文根据网络流量自相似特性,将基于参数的接纳控制与基于测量的接纳控制方法相结合,提出了基于测量的自相似接纳控制算法和基于自相似测量的自适应接纳控制算法.仿真结果表明,该算法能够提高自相似网络流量环境下的接纳率和平均带宽利用率.     

ATM网络中输出过程的自相似特性

建立一个有限缓冲区的单服务器模型，证明了在队长有有限二阶矩的条件下，输出过程具强渐近二阶自相似性质与输出过程具强渐近二阶自相似性质等价。     

网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

长程相关网络通信量的预测

针对长程突发通信量提出了两种基于α平稳信息的预测方法:根据α-平稳过程的协变概念,推导出双曲线偏差渐近意义下的FARIMA(fractionally autoregressive integrated moving average)预测,采用自回归神经网络模拟ARMA过程,并利用遗传算法的全局优化能力与人工免疫算法的多种群快速局部收敛能力对神经网络权值进行准确估计,从而实现对通信量的FARIMA预测.这两种预测方法均能在无限方差准则下实现偏差最小,合并这两种预测值以获得最后的预测结果.对实际踪迹的预测结果证实了两种独立的预测方法有效准确,最后的混合预测能进一步提高最后的预测精度.     

不同复合材料界面问题的另一形式自相似解

针对不同复合材料界面问题的另一形式自相似解进行研究,利用复变函数理论的方法推导出另一形式自相似解的表达式。根据正交异性体弹性动力学反平面问题运动方程和不同复合材料界面问题的相应关系,应用自相似函数的方法可以很容易地将所讨论的问题转化为Riemann-Hilbert问题,而后一问题可以用通常的Muskhel-ishvili方法求解,并且可以相当简单地得到问题的闭合解。这些解在断裂动力学以及弹性动力学、静力学问题当中具有重要的应用价值和理论意义。     

自相似网络的通信量

首先讨论自相似的定义和在线测量方法，然后用NS模拟器实现了自相似流，并对下一步的工作进行展望．     

周期性混沌混合自相似行为表征

基于Galerkin方法，得到了方腔内高粘度流体上下盖振动拖动下瞬时速度场近似解析解。建立了混合过程动力学方程，采用了4阶Runge-Kutta方法进行示踪剂数值积分追踪，得到了示踪剂构型随时间的变化。流场表现出对初始位置的敏感特性，证实了方腔内周期性混沌的存在。经过一定的时间后，同一位置出发的不同取向的流体微元，界面拉伸增长随时间达到渐近分布，长度之比不再发生变化，并随时间呈指数规律增长。不同初始位置的示踪剂界面拉伸表现出自相似行为，示踪剂界面的几何特征也表现了这种自相似性。     

基于α-Stable自相似随机过程的通信网业务量建模

针对现代通信网业务量在幅度和时间尺度上的突发特性，提出了一种综合稳定分布和高斯自相似分布的模型，即基于α-Stable自相似过程的模型来同时反映业务量的两种突发特性，并通过仿真证明了它非常适合于现代通信网的业务量，该模型可以根据不同的性能需要来产生相应的模拟业务量，从而对网络业务量性能相关的研究有一定的实用价值。     

基于FBM的流量自相似性研究

指出传统FBM模型不能描述短程相关性流量的原因,并对其改进,改进后的FBM模型弥补了传统的FBM模型不能适应短程相关性的描述问题,同时使模型的表示更为简洁,适应性好.仿真表明,改进后的模型能够满足不同范围尺度的相关性.     

网络流量的自相似特性

利用小波技术对网络流量进行特性分析,将网络流量过程分解成不同尺度下的小波系数(细节)和尺度系数(背景),从而刻画出网络流量的自相似特性.     

一种自相似业务量预测的卡尔曼滤波算法

针对网络拥塞控制中不能准确预测自相似业务量的问题,提出了一种噪声在线估计卡尔曼滤波(NOEKF)算法.NOEKF算法不依赖于业务源反馈信息,通过观测节点处当前和过去时刻的业务量来预测下一时刻的业务量,并建立了业务量的卡尔曼滤波状态方程和观测方程,给出了递推形式的状态向量最佳估计形式.考虑到未知状态方程和观测方程噪声的统计特性,采用在线估值法,并引入遗忘因子对噪声的统计特性进行估计.NOEKF算法预测准确、偏差小.仿真结果表明,与经典卡尔曼滤波算法和时间序列预测方法比较,NOEKF算法能够更精确地预测自相似业务量,预测误差可降低60%以上.     

自相似业务环境下IP网络的排队性能分析

网络流量分析表明很多信息源的聚合会产生具有自相似特性的信息流,在自相似环境下分析IP网络的排队性能成为当前热点。文中采用具有Pareto分布的ON/OFF叠加模型作为输入业务,分析IP交换机缓冲区队列溢出概率,得到与实际网络相似的结论:溢出概率并不随缓存长度的增加而呈指数规律下降,其下降速度相对要慢得多。在自相似业务环境下,增加缓存长度并不能有效地降低丢失率。     

一种经验型的自相似流生成方法

设计了一种经验型的自相似流生成方法,该方法引入级联模型中流量分层的思想,以实测数据流的统计特征,如会话到达间隔分`布会话持续期分布、分组到达间隔分布等为基础,结合了流叠方法和分组火车模型的特点,能实时在线产生参数不可的自相似流,同时,以仿真的方法证明了业务级的重尾分布对自相似流产生的重要作用。最后,讨论了经验型算法的性能,分析表明该算法能为系统仿真提供合适的输入流。     

基于RBF网络的交通事故预测

随着我国交通需求的持续增长,机动车的数量不断增加,交通事故频频发生,安全成为交通管理中一个不容忽视的问题。为减少交通事故发生,需要根据交通事故发生的原因对交通事故进行分析预测,以便对引发事故的重要原因采取有效的措施。运用RBF网络,建立交通事故预测模型,并将预测结果与实际数据进行比较,对我国交通事故管理有重要的意义。     

基于神经网络的交通流的预测

在简要介绍智能系统中交通流的实时检测设备的基础上 ,为满足交通流诱导系统的理论需要 ,建立了实时交通流量神经网络预测模型。该模型为交通流诱导系统提供了预测交通状况的一种很好的方法     

小波回声状态网络的流量预测

网络流量是一种复杂、多变的非线性混沌系统,为了获得更加理想的网络流量预测结果,针对传统回声状态网络的不足,提出一种小波回声状态网络流量预测模型(WESN).首先采用小波分解将网络流量数据分解成高频和低频,然后将高频和低频的数据同时输入回声状态网络进行学习,从而解决了ESN模型中存在的病态矩阵问题,最后对模型性能进行仿真测试.结果表明,WESN可以很好地拟合网络流量变化,具有一定的实际应用价值.     

基于小波变换的网络流量预测

由于现代的数据通信网络中网络流量存在很强的自相似性,如何降低这种自相似性给网络的性能造成的不利影响成为大家关注的焦点。本文通过实际的网络流量数据,利用小波变换和平稳时间序列的AR模型,实现了对网络流量很好的预测,其结果对于在网络中优化排队算法和实施流量工程具有很好的参考价值。