基于ARIMA的电力视频流量分析和预测

针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.     

网络中的流量模型

流量模型是流量预测和网络性能评价的基础。好的流量模型必须能够准确描述网络实际流量的特征情况，这样才能准确预测流量状况。然而近年来研究发现网络流量具有自相似性，传统的基于泊松分布的流量模型已不能很好地表述这一特征。根据流量的不同相关特性，介绍了当前网络应用的典型模型，对它们的特点进行了分析论述。     

自相关性对IP网络数据流量预测影响的实验分析

为了测定自相关性对于IP网络数据流量预测的影响,利用局域网和广域网上的真实流量数据集,设计并进行了流量聚合实验和洗牌实验.得到的实验数据显示,随着聚合尺度的增大,平均相对预测误差减小;自相关性越强,预测误差越小;上述影响主要来自于短时相关性.实验结果表明,自相关性对于数据流量预测具有重要影响,自相关性越强,预测效果越好;而且,短时相关性的影响是主要的,长时相关性的影响很小.     

基于小波变换与组合模型的网络流量预测算法

针对网络流量在以不同时间尺度分析时呈现不同特性给流量精确预测带来的困难,提出一种基于快速小波变换和季节差分自回归滑动平均组合模型的多分辨分析预测算法.采用小波方法对网络历史流量进行分解以分析不同时间尺度下的流量相关结构,根据不同时间尺度下的流量时间序列的周期性和自相似性,分别选择合适的模型建模用于预测.使用小波方法对各序列的预测值进行重构,得到原始流量的预测结果.仿真结果表明,所提预测方法比同类预测方法具有更高的精度.     

应用时间序列分析进行网络负载预测

分析了校园网出口流量的非线形、周期性的特点,给出基于时间序列分析进行网络负载预测的方案.本方案通过数学模型将时间序列分解为线形增长趋势因素、周期性因素、随机噪声等子成分,使用分解模型分析某校园网出口的历史数据,对其后半年的网络流量进行预测,并与实际流量进行比较,得到相关的测试比较结果.该方案与传统的基于启发式公式的方法相比具有适应性好、科学性等方面优势.因此,该方案可以作为网络流量预测方案,为网络资源规划和异常流量分析提供依据.     

摇摆条件下自然循环流量的混沌时间序列预测

针对摇摆条件下，核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点，建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性，以相空间重构技术为基础，研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性，以冷却剂剂体积流量为例，利用所建模型进行预测，预测值的相对精度为0.9712。结果表明，该模型的预测精度好、鲁棒性高，能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。     

股市时间序列的非线性分析

利用自相关函数对恒生指数日收盘价时间序列中的自相似性进行了初步的实证和理论分析.在此基础上,运用Husrt指数,进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测收盘价的长程相关性.最后,对恒生指数日收盘价时间序列进行相空间重构,对其关联维数以及Kolmogorov熵进行了计算.研究结果表明,恒生指数日收盘价变化具有混沌等非线性性质.这一结论对股票市场理论建模、短时预测和管控策略的制定具有重要的意义.     

EPON中实时可变比特率视频业务的自适应线性流量预测动态带宽分配算法

根据视频数据流的长程相关性特点,提出一种以太无源光网络中面向实时可变比特率视频的动态带宽分配算法.该算法利用自适应线性单步预测器对未来到达的平均视频流量进行预测,实时预测结果用于对下一个发送时隙的计算,使得带宽分配算法能够充分满足实时视频流量需求.仿真实验表明,所提出的算法能够准确地对实时可变比特率视频流量进行预测,有效地降低排队时延,减小队列长度并提高带宽利用率.     

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。     

可变比特率视频自相似流量控制研究

随着以可变比特率视频为代表的多媒体实时业务进入网络服务,未经过控制的视频自相似流量会影响园区网络的实时性能.通过研究利用分组/帧交换机的转发特性,模拟统计复用技术,限制输入信道流量以及两级控制技术等,来减少自相似性视频流量对网络性能的影响.     

基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制

提出一种基于马尔可夫模型的信控交叉口两难区自适应控制方法.根据实时监测的两难区内车辆数据,采用马尔可夫模型主动预测陷入两难区内车辆数的概率分布,提出采用基于n近邻的状态转移矩阵的更新框架,并综合考虑相位时长,建立相位延长和切换时两难区内当量车辆数的计算模型,进而以相位切换的风险概率为准则,采用即时决策的交通控制自适应调整相位时长.以广州市某交叉口进行VISSIM仿真实验,在不同强度的交通条件下,验证提出方法的效用并进行参数敏感性分析.仿真结果表明经过模型参数校准后,提出的控制方法在有效减少陷入两难区内的车辆数的同时,可减小交叉口的平均延误.     

基于码头作业形态的港区道路交通需求预测

为合理制订大型港口道路交通规划与管理措施,采用概率分布拟合方法分析实地调查数据,求出不同类型码头作业所诱发交通流的时间分布特征,利用统计量法和图示法对其进行拟合优度检验,并根据上述概率分布建立基于码头作业形态的港区道路交通专用需求预测模型.该模型应用于天津港北疆综合港区的结果表明,该模型具有较好的可行性及有效性.     

城市环形交叉口通行能力理论模型

为了对城市环形交叉口采取有效的控制与管理措施,必须对城市环形交叉口的通行能力做出准确的计算。通过对城市环形交叉口道路和交通特征进行分析,以间隙-接受理论为基础,利用概率分析方法,假设环道上车流车头时距服从Erlang分布的情况,推导出了普遍适用的城市环形交叉口通行能力的理论模型。通过实际的交通测试结果验证了该模型的准确性,而且证实该模型能够较好地反映实际道路和交通条件变化对通行能力的影响。     

基于马尔柯夫过程的城市交叉口车辆到达模型

提出在城市交叉口多相位实时控制过程中,采用马尔柯夫方法对各相位内进入交叉口车辆数的可能性进行预估。基于交叉口车辆运行的强随机特征,交叉口车辆到达预测的准确性是控制策略准确制定的关键。根据马尔柯夫过程预测结果,系统可进行交通信号的延时和相位变化,从而使整个交叉口的平均时延得到优化。通过实例验证了马尔柯夫分析模型用于多相位交叉口短时交通流占有率预测的可用性,并将预测得到的交通流占有率与观测值进行了对比,同时对两者之间的误差进行了分析。结果表明,预测结果有助于制定实时的交通控制策略。     

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。     

城市道路间断流行程时间双峰分布

在传统行程时间单一概率分布研究基础上,提出了城市间断流行程时间概率分布模型.以正态分布和对数正态分布为典型分布,提出了6种不同的双峰概率分布函数,并利用最小二乘法和Frank-Wolfe算法进行建模和参数拟合.研究结果表明,双峰概率分布函数能够很好地拟合并反映城市道路间断流行程时间概率分布特征,突显其与连续流单一概率分布之间的差异性.研究结果为城市路网路径选择问题提供新的路段阻抗确定方法,也能够为交通分配提供新的路段行程时间概率函数.     

城市静态网络交通流研究

基于BML模型,将城市道路设置为10×10条道路的二维静态网络,在开放性边界条件下,研究不同消失概率、车辆长度、最大速度及红绿灯周期与绿信比等影响因素对东西向车道和整个网络交通流特性的影响,再现与实际交通相一致的非线性现象。     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.     

公路无控交叉口混合车流的通行能力

文中以可接受间隙理论为基础 ,利用概率论和排队论的方法 ,对由r种车型组成的混合车流进行分析 建立了无信号交叉口主车流服从二阶Erlang分布下的支路多车型混合车流的通行能力模型 ,发展了无信号交叉口的混合车流通行能力理论 ,为现代化的公路交通管理提供了理论依据     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。