文献类型：期刊文章

作　　者：程光[1,2] 龚俭[1,2] 丁伟[1,2]

机构地区：[1]东南大学计算机科学与工程系,江苏南京210096 [2]江苏省计算机网络技术重点实验室,江苏南京210096

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金重点项目 (No 90 1 0 4 0 31 ) ;国家 863项目 (No 2 0 0 1AA1 1 2 0 60 )

年　　份：2002

卷　　号：30

期　　号：11

起止页码：1633-1637

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大规模网络中的流量行为体现为一个相当复杂的非线性系统 ,目前国内外对它的研究还没有成熟的方法 .文章考虑网络流量非线性的特点 ,通过不同的数学模型将流量时间序列分解成趋势成分、周期成分、突变成分和随机成分 .根据分解 ,利用相应的数学工具分别建模四个相对简单的子成分以仿真复杂流量 .使用分解模型分析CER NET主干网络和NSFNET主干网络的长期流量行为 ,并将分析结果同传统的ARIMA季节模型比较 .通过比较仿真自相关函数和预报误差 ,发现分解模型在描述流量宏观行为时具有简单和高精度的优点 .

关 键 词：网络流量 宏观行为  非线性 分解模型  成分分解  

分 类 号：TN915.07] TP3]