基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法研究

摘要：

针对Internet迅速发展而造成的网络拥塞现象,基于人工免疫算法与FARIMA模型提出了一种新的流量预测方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FARIMA).该方法首先利用人工免疫算法建立了预测策略,并结合FARIMA模型预测结果进行融合,以此提高预测精度.其次,以实际数据进行仿真实验,深入研究了影响PAIF预测误差的因素,同时对比分析了单独使用FARIMA模型的情况.实验结果表明,PPAIF具有较好的适应性.

关键词：拥塞、预测、精度、人工免疫、FARIMA

所属期刊栏目：50

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61272382;广东省科技计划项目2012B010100037;广东省自然科学基金10252500002000001,S2012010009963

在线出版日期：2013-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：267-272