【摘 要】
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建立流量模型是网络性能分析和网络规划设计的基础,精确的流量模型对高性能的网络协议和网络拓扑结构设计、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理与流量均衡都有重要意义.然而
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建立流量模型是网络性能分析和网络规划设计的基础,精确的流量模型对高性能的网络协议和网络拓扑结构设计、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理与流量均衡都有重要意义.然而,随着网络规模日益扩大、带宽迅速增加以及新业务相继出现,Internet业务流量日趋复杂,表现出极大的突发性和随机性,并且同时呈现出长相关和短相关的特性.在这种情况下,传统的Poisson模型已经不能真实反映现有的网络流量行为.为适应现有网络业务流量的新特性,该实验室对Internet业务流量预测技术进行了深入研究,并提出了基于混合模型的Internet业务流量短期预测方法,该方法借鉴演化计算的群体寻优思想,提高了预测的精度和效率,但是采用的子模型过于简单,而且没有针对现有网络业务流量的短相关性和长相关性并存问题提出有力的措施.另外,Brown、Holt和Winters提出的指数平均方法可以得到很好的拟合效果,但过于狭窄,只能适合某些特定类型的时间序列.FARIMA模型可以同时描述网络流量的长相关和短相关特性,但要求数据样本足够大.实验结果表明,Pylon系统在很大程度上提高了预测的精度和效率,解决了建模的自动化问题,相对于现有的预测模型和方法,更能适应Internet业务流量的突发性、随机性以及自相似性,为提高网络资源的优化利用率提供了很好的科学依据.
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