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自相似网络业务的一个FARIMA模型 被引量:10
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作者 张连芳 薛飞 +2 位作者 王雷 刘嘉焜 舒炎泰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期1138-1144,共7页
近来发现 ,高速网络业务具有自相似及长相关特性 .分数噪声可描述该类业务 ,但它仅表现长相关特性 .给出了利用 FARIMA(自回归分数整合滑动平均 )模型拟合自相似网络业务的一整套方法 .该模型同时刻画了实际业务的长相关与短相关特性 .... 近来发现 ,高速网络业务具有自相似及长相关特性 .分数噪声可描述该类业务 ,但它仅表现长相关特性 .给出了利用 FARIMA(自回归分数整合滑动平均 )模型拟合自相似网络业务的一整套方法 .该模型同时刻画了实际业务的长相关与短相关特性 .通过对实测数据的实验 。 展开更多
关键词 farima模型 自相似网络业务 以太网 高速网络
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基于FARIMA模型的网络流量预测 被引量:23
2
作者 李士宁 闫焱 覃征 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第29期148-150,共3页
论文基于长相关特性的时间序列分析方法,采用FARIMA模型对网络自相似业务进行研究,利用“后向预报”技术对序列进行分形反滤波,在模型辩识、参数估计中利用粗、精估计结合的方法建立模型。选择伯克力实验室的经典实测数据,利用FARIMA模... 论文基于长相关特性的时间序列分析方法,采用FARIMA模型对网络自相似业务进行研究,利用“后向预报”技术对序列进行分形反滤波,在模型辩识、参数估计中利用粗、精估计结合的方法建立模型。选择伯克力实验室的经典实测数据,利用FARIMA模型进行H值估计、分数差分定阶及消除长相关性的操作,实验证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 自相似 farima模型 流量预测
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基于FARIMA模型的Internet时延预测 被引量:23
3
作者 宋杨 涂小敏 费敏锐 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期757-763,共7页
针对Internet时延具有自相似性这一特点,采用自回归分数滑动平均模型(fractal autoregressive integrated moving aver-age,FARIMA)对Internet时延建模,提出了基于概率上限的Internet时延预报方法,即保证实际时延按一定概率在预测时延... 针对Internet时延具有自相似性这一特点,采用自回归分数滑动平均模型(fractal autoregressive integrated moving aver-age,FARIMA)对Internet时延建模,提出了基于概率上限的Internet时延预报方法,即保证实际时延按一定概率在预测时延范围之内。通过对实测时延数据进行预测对比,结果表明基于FARIMA模型的预测效果要优于基于ARMA(auto regnessive and mov-ing average)模型的预测效果。 展开更多
关键词 自相似性 Internet时延 farima模型
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Farima模型在海上无线网络状态融合中的应用
4
作者 张军 缪克银 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第10X期91-93,共3页
为了克服海上无线网络信号传输中的噪声干扰,本文将小波变换和Farima模型应用于信号状态融合,首先利用小波变换对信号进行分解,再利用Farima模型进行预测,最后对重构后的信号进行融合,实验结果表明本文算法融合速率高,准确性好。
关键词 farima模型 小波分解 网络信息融合
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基于FARIMA模型的无线网络状态融合方法
5
作者 段谟意 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3743-3745,3756,共4页
为了解决无线网络传输过程中受噪音干扰的问题,提出了一种新的信号状态融合算法(signal fusion based onwavelet transform and date association,SFDF)。该算法针对小波变换和卡尔曼滤波刻画的缺陷,利用数据关联和FARIMA模型对信号进... 为了解决无线网络传输过程中受噪音干扰的问题,提出了一种新的信号状态融合算法(signal fusion based onwavelet transform and date association,SFDF)。该算法针对小波变换和卡尔曼滤波刻画的缺陷,利用数据关联和FARIMA模型对信号进行了有效融合,并设计长相关信号的算法流程。同时以分形布朗运动(fractional Brownian motion,FBM)模型产生实验数据,深入研究了信号状态与干扰因素之间的关系。实验结果表明,与以往算法相比,SFDF更加具有适应性。 展开更多
关键词 无线网络 干扰 融合 farima模型 数据关联
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基于量子遗传算法的FARIMA模型电力负荷短期预测 被引量:6
6
作者 杨照坤 宋万清 曹琨 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第10期143-145,共3页
根据电力负荷历史数据对未来负荷趋势进行预测。通过计算电力负荷序列的赫斯特指数(Hurst)参数值,表明振动烈度序列符合明显的长相关特性,用长相关FARIMA模型来对电力负荷序列进行预测,为了提高预测的准确性,提出了一种基于量子遗传算... 根据电力负荷历史数据对未来负荷趋势进行预测。通过计算电力负荷序列的赫斯特指数(Hurst)参数值,表明振动烈度序列符合明显的长相关特性,用长相关FARIMA模型来对电力负荷序列进行预测,为了提高预测的准确性,提出了一种基于量子遗传算法优化的长相关FARIMA预测模型。利用量子遗传算法优化经分数差分后的平稳模型ARMA(p,q)阶数,根据合适的适应度值进行全局搜索,从而能够确定模型的最佳阶数(p,q),并将其应用到实际的电力负荷值预测中验证。将实验结果与传统的AIC(p,q)准则定阶的ARMA模型进行预测的结果,以及实际电力负荷值数据进行比较,结果表明:该方法对电力负荷值的预测具有更高的准确性。 展开更多
关键词 电力负荷预测 HURST指数 长相关 farima模型 量子遗传算法
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基于FARIMA的铁路数据网流量趋势预测 被引量:4
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作者 孙强 周洋 张治鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期84-88,共5页
利用FARIMA模型,对铁路数据网中的真实数据流量进行建模并分析,提出一种新型的基于FARIMA模型的铁路数据网流量预测方法,该方法能够同时描述网络流量的长相关特性和短相关特性。将FARIMA过程转换为差分过程和ARMA过程进行趋势预测,并且... 利用FARIMA模型,对铁路数据网中的真实数据流量进行建模并分析,提出一种新型的基于FARIMA模型的铁路数据网流量预测方法,该方法能够同时描述网络流量的长相关特性和短相关特性。将FARIMA过程转换为差分过程和ARMA过程进行趋势预测,并且根据平均绝对误差、绝对百分比误差等多项指标进行比较验证。通过对高速铁路数据网6个月的数据进行建模分析,利用不同的参数设置预测未来2个月的流量趋势,并与真实数据进行对比。实验结果表明该方法比传统的基于ARMA模型的预测方法更为精准,能够适用于铁路数据网流量趋势预测。 展开更多
关键词 铁路数据网 farima模型 长相关性 趋势预测
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三种模型对广东省伤寒副伤寒逐月发病数预测的比较 被引量:5
8
作者 李骊 钱俊 +1 位作者 杨军 欧春泉 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第2期197-201,共5页
目的应用三种统计模型预测伤寒副伤寒的发病趋势,比较其预测效果,为伤寒副伤寒的预测和防控提供科学依据。方法利用广东省2008年5月至2012年4月四年的伤寒副伤寒逐月发病资料,分别拟合季节性综合自回归滑动平均(SARIMA)模型、经傅里叶... 目的应用三种统计模型预测伤寒副伤寒的发病趋势,比较其预测效果,为伤寒副伤寒的预测和防控提供科学依据。方法利用广东省2008年5月至2012年4月四年的伤寒副伤寒逐月发病资料,分别拟合季节性综合自回归滑动平均(SARIMA)模型、经傅里叶季节性调整的综合自回归滑动平均(FARIMA)模型和动态谐波回归(DHR)模型,并用前面建立的三种模型预测后续半年(2012年5月—2012年10月)的逐月发病数。结果伤寒副伤寒的发病有明显的周期性和季节特征,周期为1年,7-8月份为发病高峰期。流行强度和流行高峰出现的月份均存在一定的年度差异。三种模型拟合四年的伤寒副伤寒发病情况,其平均绝对百分比误差(MAPE)依次为:DHR模型(7.8%)<FARIMA模型(12.9%)<SARIMA模型(13.4%);三种模型预测后续半年的发病情况,其MAPE依次为:DHR模型(3.5%)<FARIMA模型(5.6%)<SARIMA模型(6.8%),其他模型评价指标结果也类似。结论三种方法均有较佳的预测效果。相对而言,DHR的预测精度更高。本研究可为常见传染病的预测提供一定的方法学参考。 展开更多
关键词 SARIMA模型 farima模型 DHR模型 预测 伤寒副伤寒
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自相似网络论坛的模型研究
9
作者 范文嵩 曾剑平 张世永 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期260-262,265,共4页
为描述网络论坛文章数序列的自相似性,使用基于分数差分和ARMA过程的FARIMA模型,对论坛的文章数序列进行建模和分析。FARIMA模型具有描述精度高的特点,但时间复杂度较高。为此,提出λ-ARMA模型。通过实验进行仿真分析,从模型的计算复杂... 为描述网络论坛文章数序列的自相似性,使用基于分数差分和ARMA过程的FARIMA模型,对论坛的文章数序列进行建模和分析。FARIMA模型具有描述精度高的特点,但时间复杂度较高。为此,提出λ-ARMA模型。通过实验进行仿真分析,从模型的计算复杂度和拟合准确度方面进行对比,证明了λ-ARMA模型的有效性。 展开更多
关键词 网络论坛 farima模型 自相似
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基于小波技术的网络流量分析和预测 被引量:13
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作者 王西锋 高岭 张晓孪 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第8期70-72,共3页
互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征。小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程。分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分... 互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征。小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程。分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分析和预测网络流量,实验结果表明该方法可以有效地对网络流量进行建模和预测。 展开更多
关键词 自相似 网络流量 小波分析Mallat farima模型
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液压油在线污染度连续监测传感器研究 被引量:13
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作者 孙衍山 邓可 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期73-78,共6页
在液压油在线污染连续检测过程中,流速随机波动和颗粒分布随机变化等复杂环境影响液压油污染度测试精度。采用FARIMA数学模型和随机过程谱分析方法对复杂环境流速信息进行实时识别与补偿,设计一种新型颗粒污染传感器。测试结果表明,新... 在液压油在线污染连续检测过程中,流速随机波动和颗粒分布随机变化等复杂环境影响液压油污染度测试精度。采用FARIMA数学模型和随机过程谱分析方法对复杂环境流速信息进行实时识别与补偿,设计一种新型颗粒污染传感器。测试结果表明,新型传感器在复杂应用环境下得到了重复性精度更高的污染度测试结果。该传感器已成功用于液压装置液压油污染状态的实时监控。 展开更多
关键词 油液污染度 在线连续检测 传感器 farima模型 随机过程谱分析
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短相关特性对网络流量的测量与分析方法性能的影响与改进 被引量:1
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作者 林青家 陈涤 刘允才 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第5期92-97,共6页
基于由FGN模型产生的具有LRD(long-rangedependence)特性的模拟流量和由FARIMA模型产生的同时具有LRD和SRD(short-rangedependence)特性的模拟流量,就SRD特性对网络流量特性分析方法性能的影响进行了研究,并提出了消除或减轻SRD特性影... 基于由FGN模型产生的具有LRD(long-rangedependence)特性的模拟流量和由FARIMA模型产生的同时具有LRD和SRD(short-rangedependence)特性的模拟流量,就SRD特性对网络流量特性分析方法性能的影响进行了研究,并提出了消除或减轻SRD特性影响的方法—聚类分析法。实验表明,SRD特性对网络流量特性分析方法的性能有很大的影响,上述方法可以有效地消除或减轻SRD特性影响,可以适用于实际网络流量的行为分析。 展开更多
关键词 长相关 短相关 聚类分析 farima模型 FGN模型
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