基于马尔可夫模型的端到端流量预测方法提升通信网络性能

该篇论文深入探讨了"基于马尔可夫模型的端到端流量预测方法"，由蒋定德、聂来森和秦文达三位作者共同研究。论文针对通信网络中日益重要的端到端流量预测问题，提出了一种创新的预测策略。马尔可夫模型被选用来捕捉流量的时间相关性以及其动态变化特性，因为这种模型能够有效地处理序列数据中的状态转移概率。 作者们首先通过测量样本构建马尔可夫模型的转移概率矩阵，这是关键步骤，因为它决定了流量在不同状态之间的转移规律。在建立模型的同时，他们考虑到了端到端流量的特殊约束，如流量的连续性和一致性，以确保预测的准确性。预测过程中，他们先对单条端到端流量流进行预测，然后进一步扩展到整体流量流的预测，最后通过约束调整来优化并得出最终的预测结果。 实证研究表明，这种方法相较于传统方法，能够提供更精确的端到端流量预测，并能有效捕捉流量的动态变化趋势，从而显著降低预测误差。论文的关键词包括“网络流量”，“马尔可夫模型”，“流量预测”以及“加权平均”，这些关键词突出了研究的核心技术路线和应用领域。 值得注意的是，该研究得到了多个项目的资金支持，如国家自然科学基金项目、高等学校博士学科点专项科研基金、新世纪优秀人才支持计划项目以及中央高校基本科研业务专项资金等，这反映出研究团队对于该领域的重视和资源投入。 这篇论文不仅提出了一个实用的流量预测框架，还展示了在实际通信网络环境中应用马尔可夫模型的有效性和优势，对于网络流量管理和优化具有重要意义。