【摘 要】
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结合非线性时间序列分析方法与CAIDA组织授权的真实Internet海量样本数据,计算了网络延迟演化序列的混沌特征量,结果表明演化序列具有混沌特征.在此基础上,对混沌系统中典型
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.69873007）
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结合非线性时间序列分析方法与CAIDA组织授权的真实Internet海量样本数据,计算了网络延迟演化序列的混沌特征量,结果表明演化序列具有混沌特征.在此基础上,对混沌系统中典型的Logistic模型加以改进,提出了一种基于Logistic模型的以正余弦函数作为指数衰减因子的模型,以描述网络延迟的演化态势.使用微粒群算法根据实际数据,分别从算法收敛性、模型的拟合准确度及预测准确度等方面对备选模型参数选优.实验结果表明最终优选模型在结构选择上比较合理,能够准确反映网络延迟的变化情况.
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