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1.
通过对网络流量的准确预测,实现流量的宏观调控和自适应调节,可避免网络拥堵。传统方法对网络流量的预测采用线性信号分析方法,而忽略了网络流量的非线性耦合特性,对流量的预测精度不高。提出一种基于线性时间序列分析的网络流量预测算法。仿真实验表明,采用该算法进行网络流量预测,能有效提高预测精度,并具有较强的稳定性和抗干扰性,具有较好的应用价值。 相似文献
2.
针对语音信号的非平稳特性,传统的短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换和分形技术对语音信号进行特征提取。用小波包变换对每一帧语音信号进行多分辨分析,这样可以得到每个频带的小波分解值,然后计算出每个频带的分形维特征,最后使用动态时间规整进行识别。实验证明,在低信噪比的情况下,仍有较高的说话人识别的效果。 相似文献
3.
李晓云 《连云港职业技术学院学报》2010,23(2):1-4
详细描述了自相似业务流的特点,包括自相似性的定义、性质、网络流量自相似程度的Hurst参数估计方法、自相似流量的产生原因以及对网络性能的影响等。利用RMD方法生成了自相似分形FGN流量,并分别利用R/S分析法、V/T法和周期图法估计自相似流量的参数,通过与传统的M/M/1排队模型比较,得出自相似对网络性能的影响。 相似文献
4.
提出一种融合帧差循环控制的网络流量监测模型,分析了网络流量在网络空间中的数据分布结构,进行网络流量的信号模型时间序列分析,采用融合帧差循环控制方法进行流量信息调度,实现流量的准确预测。仿真结果表明,利用该模型进行网络流量预测精度较高,对异常流量的挖掘准确性较好,可提高网络流量的检测能力。 相似文献
5.
互联网技术的飞速发展和网络技术应用领域的扩展,使得网络流量监控成为网络管理的重要内容。该文研究设计了一种网络流量监控系统,可以监控并处理网络中多台电脑的网络流量。该文首先介绍了流量监控技术和socket网络通信技术,然后研究和设计了系统的原理和架构,最后研究并设计了数据通信及网络流量监控的实现技术。数据显示端和流量监控端采用了基于socket的通信技术,使用了操作系统中的系统函数来统计计算机流量数据。 相似文献
6.
将小波变换和分形混沌分析相结合,选择db4小波函数进行小波变换,利用分解与重构算法,并结合多重分形分析,针对上证（A）、深证（A）、恒生、纳斯达克、道琼斯、日经等证券市场,从每日收盘价格指数和交易量两方面着手,通过分形维数、谱维数、最大Lyapunov指数、非周期循环长度、hurst指数等指标研究资本证券市场的动力学分形特性和演化规律。 相似文献
7.
研究了用马尔可夫调制的泊松过程(MMPP)对Internet多分形流量突发行为进行近似建模的能力. MMPP可用于描述适当时间尺度范围内流量的变化以及相关性, 而且它可作为排队系统输入过程得到分析结果. 描述了刻画突发流量行为的重要统计量, 在此基础上给出了一个基于矩的MMPP参数估计方法. 除了对MMPP进行拟合优度检测以外, 本文通过将MMPP的样本过程和实际流量记录输入到排队系统模型中比较其输出结果来研究MMPP对排队性能的预测能力. 数值和仿真实验表明, MMPP能够较好地用于对多分形流量近似建模, 即可以准确地预测网络结点的排队性能. 相似文献
8.
战荫伟 《中山大学学报论丛》1996,(5)
提出一种综合小波和分形方法的压缩方案：先对图象用小波进行多尺度分解，再确定相临尺度间的图象的自相似性，结合熵编码，实现对图象的压缩．这种方案能够有效地去除单纯用分形方法所造成的方块效应，缩短分块搜索匹配的编码时间 相似文献
9.
融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识。首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征。基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明：小波第一、第二分解层粗影像（CA1、 CA2）及三方向平均细节影像（L1、 L2）的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适。 相似文献
10.
李猛 《辽宁科技学院学报》2004,6(3):3-5
通过二维水模型模拟实验,研究了在顶吹转炉吹炼过程中,在不同渣量、不同顶吹气流量、不同枪位条件下,炉渣在钢水中的分布性质.应用分形理论对炉渣在钢液中的分布分形维数进行了计算,讨论了渣量、气体流量及枪位对分形维数的影响,得到了三者对分布分形维数影响的经验公式. 相似文献
11.
为改进小波神经网络模型对短时交通流的预测效果,提出一种基于改进混合蛙跳算法的短时交通流预测模型用以优化小波神经网络。该算法使用交叉分组法对子群进行划分,再利用具有自适应因子的局部搜索策略平衡混合蛙跳算法局部与全局搜索能力,最后把得到的最优解用于优化小波神经网络模型初始值,并对短时交通流进行预测。实验结果表明,该方法对短时交通流预测精确度达到97.43%,比传统方法提高1.016 1%,均方根误差比传统方法降低了5.587 9%,具有较高的应用价值。 相似文献
12.
本文针对MPEG VBR多媒体流量的特征,结合小波和卡尔曼滤波的特点,在新的网络流量预测模型的基础上,提出了一种新的多媒体流自适应带宽分配算法,并在NS仿真平台中实现该算法。结果表明,该算法能够有效避免网络拥塞,降低网络传输时延,减少数据丢包率,明显地提高了带宽利用率,具有较好的实时性,支持QOS。 相似文献
13.
研究了小波神经网络对于预测短时交通流的适应性,提出了利用小波神经网络的特性建立短时交通流预测模型;并利用苏州市某交叉口实测交通流量,运用小波神经网络建立了非线性回归预测模型,结果证明预测是可靠的,有助于城市交通流动态参数的预测,可为 ITS 的构建提供数据支持 相似文献
14.
本文对网络流量自相似性在网络安全中的应用这个新的研究方向进行了探讨,根据网络流量的变化直接影响流量的自相似程度,在入侵检测系统中对网络流量异常引起自相似性变化明显的数据进行研究.基于建立用户正常行为的网络流量模型,通过比较描述网络流量自相似性的Hurst参数值来判断网络是否异常,并进行及时预警. 相似文献
15.
汤枭 《贵州教育学院学报》2009,25(12):35-37
介绍了一种基于数学建模技术应用于P2P网络的流量识别与控制的方法,通过在网络中串联接入网关或者网桥设备,对网络中的流量进行分析,采用对流量进行数学建模,基于用户行为的方法,识别网络的流量并进行控制的方法,大大提高了流量识别的效率和流量控制设备的处理能力。 相似文献
16.
17.
刘孙东 《深圳信息职业技术学院学报》2011,(3):1-5
流量作为网络的三大重要组成部分之一,已成为网络领域的研究热点。本文对数据通信和计算机网络中流量所固有的突发性(burstiness)的行为特征与建模、突发性所产生机理、突发性对网络性能的影响以及突发流量的仿真等方面的研究进行分析,提出了这些研究内容中的关键问题和技术。为了解网络流量特性和控制网络正常运行提供参考。 相似文献
18.
陈秀兰 《甘肃广播电视大学学报》2006,16(2):68-71
网络流量监测是网络管理的一项重要内容。通过流量测量与预测,可以了解自治域、网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改进和负载均衡的设计。本文使用指数平滑法建立流量预测模型,可对网络流量进行实时监测与预警。 相似文献
19.
提出一种基于Boosting BP神经网络的交通事件检测方法.以上下游的流量和占有率作为特征,BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用一种调整权值分布,限制权重扩张的改进的Boosting方法,分类器以加权投票方式进行分类决策.实验结果表明该交通事件检测算法是有效的. 相似文献