基于扩展卡尔曼滤波器的网络队列预测

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为解决网络队列动态预测问题,提出一个网络系统在泊松分布流量和指数服务时间下的暂态队列行为预测模型并进行仿真验证。阐述基于扩展卡尔曼滤波(Kalman)的预测模型及其具体算法,结合网络中的数据流量特性,构建基于扩展卡尔曼滤波器的网络暂态队列预测模型,并根据仿真网络中的实际数据对模型进行验证。实验结果表明,所建立的网络暂态队列实时预测模型预测效果比较理想,基本与实时队列长度保持一致。因此,该模型可以较低的代价应用于网络中的动态路由算法及拥塞控制算法中。
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