具有时变性的舰船网络流量非线性估计数学模型

摘要

传统的网络流量非线性估计数学模型由于存在丢失流量数据序列周期性的情况,导致模型的自适应能力较差。为此,提出具有时变性的舰船网络流量非线性估计数学模型研究。考虑网络流量的时变性,确定应用在数学模型中权值和阈值的初始值,自动调整样本流量数据学习速率,依据学习样本建立历史数据与估计数据之间的关联性,将估计过程所有数据以文本文件方式存储,保证数据完整性,利用程序代码实现对舰船网络流量的非线性估计。实验结果表明,与传统的数学模型相比,提出的具有时变性的数学模型在近似分量和细分分量上的残差更低,对网络流量的非线性估计更加准确,其自适应能力更强。