10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.024
基于QPSO-LMK的自相似性网络流量预测
现在对高性能、高效性流量测量的研究表明网络流量呈现统计上的自相似性.因此,网络预测在网络管理中占据重要地位.使用QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization)对预测自相似性网络流量的最小均值峰度(LMK)方法进行优化,能够获得较小的信噪比SNR-1(signal to noise ratio).通过对真实网络流量的仿真实验,表明该方法能比LMK(最小均值峰度)算法更精确的预测网络流量.
自相似性、最小均值峰度、QPSO算法、流量预测、信噪比
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TP393(计算技术、计算机技术)
国防科技预研项目A1420061266
2007-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
4401-4402,4406