一种基于粒子群的实际业务流预测算法

• 作 者: 李文泽 盛光磊
• 机 构: 河南广播电视大学,郑州升达经贸管理学院
• 出 处: 微电子学与计算机
• 发表日期: 2014年1期
• 关键词: 拥塞 预测 精度 粒子群 ARIMA congestion prediction accuracy particle swarm ARIMA

为了解决因业务流迅速增长而造成的网络拥塞现象，提出了一种新的业务流预测算法PSATP（Particle Swaml-ARIM Amodelbased Traffic Prediction）．该算法首先利用ARIMA模型和Kalman滤波建立预测方法，并且结合粒子群进行优化，使预测精度得以提高．同时，以实际数据进行仿真实验，深入研究了时延、丢包率与缓冲区、利用率之间的关系．相比于其他算法，仿真结果表明PSATP算法具有较好性能．