基于离散消失排队的网络最大流计算方法

为有效描述计算机网络中的最大流问题,基于离散消失排队和三维元胞自动机提出一种计算方法。利用线性分形稳定运动降低数据包突发性,利用离散消失排队和元胞自动机刻画系统最大流状态以及数据包传输过程。通过仿真实验,研究影响该算法的关键因素,对比分析该算法与网络单纯形法、最短增载轨法之间的性能状态,其结果表明该算法具有较好的适应性。

基于LFSN和小波变换的业务流预测算法

针对实际业务流预测精度偏低的问题,结合线性分形稳定运动(LFSM)模型和小波变换提出一种新的业务流预测算法(SPWL)。定义线性分形稳定噪声(LFSN)分布特征,利用离散傅里叶变换产生满足LFSN过程的数列,并给出实际业务流数据拟合方法。通过小波变换降低实际业务流的突发特性,同时融合LFSM模型的预测结果提高实际业务流的预测精度。基于NS2和Matlab进行仿真实验,结果表明,与FARIMA算法相比,SPWL算法预测精度较高,其预测误差仅为12.83%。