洛阳理工学院学报（自然科学版）
洛暘理工學院學報（自然科學版）
락양리공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF LUOYANG INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2015年
2期
78-81
,共4页
专家跟踪%平均权重%流量预测
專傢跟蹤%平均權重%流量預測
전가근종%평균권중%류량예측
expert tracking%average weight%traffic prediction
网络流量的预测对控制网络拥塞以及提高网络利用率有着重要的意义。为了更精确地预测网络流量，本文根据已有的流量矩阵，采用跟踪最好专家的思想，通过专家跟踪预测方法来获得新的流量矩阵。该算法不需要过度地依赖历史数据，只需要很少的先前流量数据就可以获得满意的预测结果。通过实验表明：此算法的预知结果和真实的网络流量极为接近，可以应用到实际中。
網絡流量的預測對控製網絡擁塞以及提高網絡利用率有著重要的意義。為瞭更精確地預測網絡流量，本文根據已有的流量矩陣，採用跟蹤最好專傢的思想，通過專傢跟蹤預測方法來穫得新的流量矩陣。該算法不需要過度地依賴歷史數據，隻需要很少的先前流量數據就可以穫得滿意的預測結果。通過實驗錶明：此算法的預知結果和真實的網絡流量極為接近，可以應用到實際中。
망락류량적예측대공제망락옹새이급제고망락이용솔유착중요적의의。위료경정학지예측망락류량，본문근거이유적류량구진，채용근종최호전가적사상，통과전가근종예측방법래획득신적류량구진。해산법불수요과도지의뢰역사수거，지수요흔소적선전류량수거취가이획득만의적예측결과。통과실험표명：차산법적예지결과화진실적망락류량겁위접근，가이응용도실제중。
Prediction of network traffic is of a great significance to control web congestion and improve network utilization.In order to forecast network traffic more accurately,this paper follows the best expert minds on the established network traffic matrix,thus acquires new traffic matrices through experts tracking method.The algorithm does not need excessive reliance on historical data,and can obtain satisfying results with only a small amount of the previous flow data.Experiments show that the prediction is very close to the real net-work traffic and it is applicable.
