粗粒度网络流量的灰色模型预测

作者：孙韩林; 金跃辉; 崔毅东; 程时端

来源：北京邮电大学学报, 2010, (01): 7-11.

• 网络流量预测
• 灰色理论
• 灰色模型 network traffic prediction
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• grey model

在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量.预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高.灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM).对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型(ARIMA)和Elman神经网络(ENN)模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当.灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化.

• 单位
  北京邮电大学; 网络与交换技术国家重点实验室