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网络视频流量的多重分形建模与多步预测研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·课题的研究背景第12页
   ·课题的研究现状第12-16页
   ·课题的研究内容第16-17页
   ·论文结构第17-20页
第2章 网络流量模型综述第20-27页
   ·分形理论简述第20页
   ·传统流量模型第20-21页
   ·自相似特征的流量模型第21-24页
   ·多重分形特征的流量模型第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 网络视频流量分析第27-51页
   ·网络流量分形特征第27-37页
     ·流量的自相似特征与估计第27-33页
     ·流量的多重分形特征与估计第33-37页
   ·网络视频流量的长相关分析第37-45页
     ·实验数据介绍第37-38页
     ·流量的一阶统计分析第38-40页
     ·流量的 LRD 特性分析第40-42页
     ·帧大小的分布统计第42-45页
   ·网络视频流量的多重分形分析第45-50页
     ·视频帧间的相关性第45-46页
     ·边缘分布性质第46页
     ·自相关性质第46-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 网络视频流量的多重分形模型与分析第51-79页
   ·多重分形模型的设计第51-54页
     ·模型的设计思想第51-52页
     ·模型的算法设计第52-54页
   ·模型性能的影响因素分析第54-75页
     ·因子对模型的影响第54-62页
     ·小波基函数对模型的影响第62-70页
     ·消失矩对模型的影响第70-75页
   ·模型性能分析第75-78页
     ·边缘分布分析第75-77页
     ·多重分形谱分析第77-78页
   ·本章小结第78-79页
第5章 网络视频流量的多步预测与应用第79-99页
   ·引言第79页
   ·多步预测算法第79-89页
     ·多步预测的理论基础第79-81页
     ·多步预测的判定条件第81-82页
     ·步长预测第82-87页
     ·最佳因子预测第87-89页
   ·多步预测模型在流量控制中的应用第89-98页
     ·广义尺度参数第89-92页
     ·排队分析第92-94页
     ·模型的控制策略第94-96页
     ·仿真实验第96-98页
   ·本章小结第98-99页
结论第99-101页
参考文献第101-109页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科技成果第109-110页
致谢第110页

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