基于共变正交和联合优化的多媒体网络性能预测模型

本项目通过建立多媒体业务流预测模型、性能矩阵、离线分析模型，实现自适应多媒体网络性能预测模型。利用多媒体网络业务流的自相似特性，建立基于alpha平稳过程的多媒体网络业务流预测模型；通过对采集数据的关联和相关性分析，提取参数构造典型性能矩阵；建立网络历史数据库并进行离线数据分析关联；将多媒体网络视为动态性很强的自组织非线性系统，结合非线性和线性分析方法，构造自适应的多媒体网络性能预测模型。项目的创新在于提出以共变概念代替协方差概念描述数据的偏差，用共变正交方法突破网络业务流自相似特性带来的数据协方差无穷化问题；提出了多参数联合影响趋势图和改进的遗传算法相结合，解决预测模型中的多参数优化和快速收敛的问题，预测结果最优无偏且唯一。本项目的成果可以有效地、快速地描述多媒体网络行为，为提高网络多媒体业务的性能提供科学的指导和建议，为建立网络性能分析评价体系提供依据。