一种基于混沌特性的网络流量改进预测算法

摘要：

高速网络中网络流量具有自相似特征,这种自相似性特征和混沌现象的吸引子有着密切联系.基于相空间重构理论,用网络流量混沌时间序列重构与原网络动力系统等距同构的相空间,通过计算网络关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,证实网络流量具有混沌特性.分别采用基于Wolf原始算法和改进算法的最大Lyapunov指数方法,对网络流量进行了预测,并计算了最大可预报时间.仿真结果表明,基于Wolf改进算法的预测方法精度和可靠性高,从而为有效预防网络拥塞奠定了基础.

关键词：自动控制技术、混沌、Lyapunov指数、重构相空间、预测、网络流量、改进算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60374066;南通市科技应用研究项目K2007004

在线出版日期：2008-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1346-1350