实时应用网络流量的高效预测

在许多网络应用中，如动态资源分配和电源管理，准确的实时流量预测是必需的。本文探讨了多种预测器，并寻找一种具有高准确性、低计算复杂性和低功耗的预测器。比较了来自三种不同类别的许多预测器，包括经典时间序列、人工神经网络和基于小波变换的预测器。这些预测器使用真实网络轨迹进行评估。本文呈现了准确性和成本的比较，包括计算复杂性和功耗方面的比较。观察到，双指数平滑预测器在性能和成本开销之间提供了合理的权衡。