欢迎您！东篱公司
退出
-
申报数据库
-
立项数据库
-
成果数据库
-
项目获奖数据库
中文摘要：
目前的流量抽样测量方法主要基于传统的数学理论,并没有考虑到实际网络流量的特征,基于此,提出基于FARIMA流量预测的抽样方法,根据流量预测值动态调整抽样率,既减轻了CPU的负载,又节省了存储空间。通过对比实际使用中的流量抽样测量方法取得的数据报文样本均值和Hurst参数,表明该方法能够正确体现原始数据的流量行为统计特征。
英文摘要：
Current traffic sampling methods are based on mathematic theory without considering about real network traffic.So according to traffic prediction to dynamically adjust sampling rate,this paper proposes a new sampling method based on Fractal Auto Regression Integrated Moving Average（FARIMA） traffic prediction.The method not only reduces CPU load,but storage space as well.Compared with sample mean and Hurst parameter of traffic data produced from currently used sampling method,the experiment results can generate more accurate traffic statistics of sampling traffic.
同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
位置：