WSN環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)開始承載越來越多的應(yīng)用服務(wù)，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量、流量控制和網(wǎng)絡(luò)管理均提出了很高的要求。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有開放的環(huán)境、動(dòng)態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和資源受限的節(jié)點(diǎn)等特點(diǎn)，這些獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)特性對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的有效性產(chǎn)生了雙面影響，一方面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)具有開放的環(huán)境，應(yīng)用領(lǐng)域及應(yīng)用場(chǎng)景靈活多變，容易滿足各種不同需求，另一方面?zhèn)鞲衅鞴?jié)點(diǎn)隨意布撒，不便更換，一個(gè)節(jié)點(diǎn)失效將可能導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能急劇下降。因此，當(dāng)傳感器網(wǎng)

2、絡(luò)被應(yīng)用于具有重要使命的場(chǎng)景中時(shí)，如何迅速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出流量異?；蝾A(yù)測(cè)下一個(gè)有效數(shù)據(jù)，建立一個(gè)合適的流量預(yù)測(cè)模型顯得極為重要。不但可以預(yù)測(cè)流量行為趨勢(shì)、減少能量消耗，更能應(yīng)用于擁塞控制、環(huán)境監(jiān)控等領(lǐng)域。本文在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，對(duì)適用與傳感器網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)流量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了相關(guān)研究。
　　 論文首先全面敘述了國(guó)內(nèi)外對(duì)流量預(yù)測(cè)模型的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中流量預(yù)測(cè)模型的研究成果，以及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特性。

3、　　 其次，本文歸納總結(jié)了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)流量特性以及建模原則，詳細(xì)地介紹了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的熱點(diǎn)模型；隨后對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的流量特性以及適用模型進(jìn)行了深入地分析。
　　 第三，對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的建模場(chǎng)景尤其是信息采集下的流量建模進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，深入分析了傳感器網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典模型，并在此基礎(chǔ)上以建立符合流量特性的流量模型為目標(biāo)，提出了一個(gè)結(jié)合了傳統(tǒng)ARMA模型和差分模型的ARIMA模型；隨后系統(tǒng)地研究了信息采集場(chǎng)景下的ARIMA 建模，包括基本思想

4、、預(yù)測(cè)方法、選擇ARIMA模型的理由以及預(yù)測(cè)過程。
　　 第四，本文應(yīng)用該預(yù)測(cè)模型對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的未來行為趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并與傳統(tǒng)的ARMA模型的建模結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該ARIMA模型能夠比較全面地描述和刻畫流量的多種特性，可以有效地對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量行為進(jìn)行準(zhǔn)確而有效的預(yù)測(cè)，比較適用于高精度需求的信息采集場(chǎng)景。
　　 最后，本文探討了文中預(yù)測(cè)算法在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)管理中的一些應(yīng)用，并簡(jiǎn)要分析了當(dāng)前預(yù)測(cè)算法存在的不足