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基于ARMA和卡尔曼相结合的实际流量预测模型的研究

《控制工程》2014年 第6期 | 陈国彬   重庆工商大学融智学院 重庆400033
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摘 要:为了在高度复杂网络环境下,针对无线传感器网络流量预测精度偏低的问题,结合ARMA模型和卡尔曼提出了一种新的预测算法(State Prediction Algorithm based on ARMA and Kalman,SPAK).该算法首先定义了ARMA模型分布特征,并给出该模型的理论依据.同时,通过融合ARMA与卡尔曼的预测结果提高其预测实际流量的预测精度,实现SPAK具体实现的步骤.最后,结合OPNET仿真采集流量数据,并使用Matlab对算法结果进行仿真,并对比FARIMA模型MF-FIR模型性能,结果发现该算法可以提前预测拥塞情况,提前进行路由选择,实现路由自适应控制.同样对网络的点比和能耗等做好自适应控制,通过对预测误差的比较,从而提高其预测精度.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)
【关键词】 精度 预测算法 ARMA模型 卡尔曼
【出 处】 《控制工程》2014年 第6期 962-965页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库