基于定量递归联合熵特征重构的缓冲区流量预测算法

对网络基站缓冲区的短时网络流量的准确预测是缓解和控制拥堵的关键。基站缓冲区的短时网络流量时间序列具有非线性混沌特征,其自相关特性较弱,而传统方法采用线性时间序列分析方法没能有效挖掘流量序列的非线性特征信息,流量序列预测性能不好。提出了一种基于非线性时间序列分析的定量递归联合熵特征重构网络基站缓冲区的短时网络流量预测算法,该算法提取流量序列的定量递归联合熵特征,并对特征序列进行相空间重构；把网络流量信号模型进行高维映射,在高维相空间对短时网络流量序列进行定量递归分析；采用自相关特征奇异分解对流量序列进行聚合后的线性叠加,采用平均互信息算法和虚假最近邻点算法计算最佳时延参数和最小嵌入维；进行插值拟合形成时频分析特征分流控制,实现对网络流量的预测。仿真结果表明,该算法预测精度较高,稳定性较好,预测偏差较传统方法低,具有较好的应用价值。