计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
2期
77-80
,共4页
长相关%预测%小波%自回归移动平均模型%Kalman滤波%精度
長相關%預測%小波%自迴歸移動平均模型%Kalman濾波%精度
장상관%예측%소파%자회귀이동평균모형%Kalman려파%정도
针对因节点失效而造成的业务流性能变化问题,提出一种新的Ad hoc网络状态预测算法TAP.该算法利用小波变换减弱实际业务流的长相关特性,并结合自回归移动平均(ARIMA)模型和Kalman滤波建立状态预测方程.通过仿真实验对比分析ARMA和FARIMA的预测精度,结果表明,TAP算法业务流性能较优,其残差为18.23％.
針對因節點失效而造成的業務流性能變化問題,提齣一種新的Ad hoc網絡狀態預測算法TAP.該算法利用小波變換減弱實際業務流的長相關特性,併結閤自迴歸移動平均(ARIMA)模型和Kalman濾波建立狀態預測方程.通過倣真實驗對比分析ARMA和FARIMA的預測精度,結果錶明,TAP算法業務流性能較優,其殘差為18.23％.
침대인절점실효이조성적업무류성능변화문제,제출일충신적Ad hoc망락상태예측산법TAP.해산법이용소파변환감약실제업무류적장상관특성,병결합자회귀이동평균(ARIMA)모형화Kalman려파건립상태예측방정.통과방진실험대비분석ARMA화FARIMA적예측정도,결과표명,TAP산법업무류성능교우,기잔차위18.23％.
