[发明专利]一种基于马尔可夫链的灰色模型局域网峰值流量预测方法

摘要

基于马尔可夫链的灰色模型GM(1,1)局域网短期峰值流量预测方法，包括：步骤1：原始峰值GM(1,1)的确定。步骤2：原始峰值数据的分类；将历史数据以从小到大的顺序分类，并求得不同类的平均值。步骤3：原始峰值数据分类后转移概率矩阵的确定；对每个原始数据下跳类进行判断，得到相应转移概率矩阵。步骤4：初始预测值的修正；判断当天实际峰值类，将其所在类平均值与转移概率矩阵做加权平均得参数一，将参数一与原始预测值做平均得该天修正值。步骤5：短期内流量预测；将步骤4所得值作为预测经验更新转移概率矩阵，重复步骤至完成短期预测。本发明建模过程简单，能快速对短期网络流量进行预测，对合理规划网络资源具有较大工程价值。

主权项

一种基于马尔可夫链的灰色模型局域网峰值流量预测方法，其特征在于：步骤1：建立原始峰值GM(1,1)模型，原始峰值GM(1,1)建立的具体步骤如下：步骤1.1：设一组原始非负序列X⁰(k)＝{x⁰(1),x⁰(2),......,x⁰(n)}；步骤1.2：对数列X⁰(k)进行累加迭代，得到X⁰(k)的一次累加生成序列(1‑AGO)数量X¹(k)：$\left\{\begin{array}{c}{X}^1\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{X}^0\left(i\right),k=1,2,\mathrm{......},n\\ X^1=\{X^1\left(1\right),X^1\left(2\right),\mathrm{......},X^1\left(n\right)\}\end{array}\right.---\left(1\right)$步骤1.3：利用X¹(t)建立微分方程：$\frac{{\mathrm{dX}}^1\left(t\right)}{dt}+{\mathrm{\αX}}^1\left(t\right)=\mathrm{\β}---\left(2\right)$式中α为模型的发展系数，表示的是生成数列X¹(k)的发展趋势；β为模型的灰作用量，其反映的是模型数据间的变化关系；设模型参数矩阵为A＝[α,β]^T，利用最小二乘法求解参数α,β。A＝[α,β]^T＝(B^TB)^‑1B^TY_n  (3)其中：$\begin{array}{cc}B=\left[\begin{array}{cc}-\left(x^{\left(1\right)}\right(1)+x^{\left(1\right)}(2\left)\right)/2& 1\\ -\left(x^{\left(1\right)}\right(2)+x^{\left(1\right)}(3\left)\right)/2& 1\\ \mathrm{...}& \mathrm{...}\\ -\left(x^{\left(1\right)}\right(n-1)+x^{\left(1\right)}(n\left)\right)/2& 1\end{array}\right]& Y_n=\left[\begin{array}{c}{x}^{\left(0\right)}\left(2\right)\\ x^{\left(0\right)}\left(3\right)\\ \mathrm{...}\\ x^{\left(0\right)}\left(n\right)\end{array}\right]\end{array}---\left(4\right)$步骤1.4：累减还原生成预测模型；

×

专利文献下载

说明：

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书；

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利（升级中）；

3、专利数据每周两次同步更新，支持Adobe PDF格式；

4、内容包括专利技术的结构示意图、流程工艺图或技术构造图；

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升！欢迎使用！

请您登陆后，进行下载，点击【登陆】 【注册】

友情链接：交换友情链接需要网站权重大于4，网站收录10W以上，如符合条件，请联系QQ：。

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

周一至周五 9:00-18:00

版权所有http://www.vipzhuanli.com/公布日期

咨询在线客服

tel code back_top

服务热线：

投诉建议：

扫一扫，微信关注钻瓜专利网

定制专利/购买专利

行业大牛为您服务 快来咨询~