通信網業務參量的一個隨機預測模型

2076858 2008-11-15 | rar | 333 | 次下載 | 3積分

資料介紹

利用離散時間型馬爾科夫鏈及隨機理論，構造了一個轉移概率矩陣，并按照通信網業務特性，將需要預測的通信業務分為N個等級，定義了S={1,2,…,N}共N個狀態空間，建立了通信網業務參量的隨機預測模型。通過通信網的實例分析，說明了該模型的可靠性。
關鍵詞馬爾科夫鏈; 狀態概率向量; 轉移概率矩陣; 通信網業務參量; 預測模型

目前，對于通信網絡業務的預測已有多種預測方法和模型[1~3]，這些模型各有其特點，有的雖計算量驚人，但仍難以獲得滿意的結果。由于通信網業務量的變化具有較強的隨機性，是一個典型的隨機過程，而馬爾科夫過程是一種特殊的隨機過程，具有可描述事物隨機變化的良好特性，而且通信網業務參量的變化態勢只與其現在的某種狀態有關。因此，可利用馬爾科夫過程的理論來研究通信網業務參量的變化趨勢，預測將來某一時刻通信網的業務狀況。
1 馬爾科夫隨機預測模型
1.1 馬爾科夫鏈與轉移概率矩陣
離散時間型馬爾科夫鏈是研究某一離散事件的狀態及狀態之間轉移規律的隨機過程，它通過對t0時刻事件不同狀態的初始概率及狀態間的概率轉移關系來研究(t0+Δt)時刻狀態的變化趨勢。馬爾科夫過程具有無后性，即狀態轉移概率僅與轉移出發狀態i、轉移步數k、轉移后狀態j有關，而與何時轉移這一初始時刻無關。設馬爾科夫鏈的狀態空間為有限空間S，S={1, 2, …, N}, 其轉移概率})(/)({) ,()(inxjknxPknnPkPijij==+=+=，k≥1。當k=1時，Pij稱一步轉移概率，簡記為Pij，
且有0≤Pij≤1，i, j =1, 2, …, N；i =1, 2, …, N，則轉移概率矩陣定義為P=(P ,11=Σ=NjijPij)。