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采用卡爾曼濾波和小波的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法研究
流量預(yù)測(cè)是流量工程，擁塞控制和網(wǎng)絡(luò)管理的核心問(wèn)題。該文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的特點(diǎn)，將卡爾曼濾波和小波分析混合的預(yù)測(cè)算法引入到網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)領(lǐng)域中，對(duì)其進(jìn)行了理論證明。仿真結(jié)果表明，該算法與傳統(tǒng)的算法相比，具有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的實(shí)時(shí)性與廣譜性。
Traffic prediction is the core of network quality of service problems, such as traffic engineering and
congestion control, etc. According to the characters of traffic, a novel network traffic prediction algorithm in which
Kalman filter and wavelet are mixed is presented and proved abstractly. The simulation results show that the
proposed algorithm can guarantee higher precision and better real-time processing compared with traditional
algorithm.
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