标题：基于改进指数平滑模型的拥塞网络时延预测研究
作者：王天 严军 顾潇洋 孙涛
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：时延预测；网络拥塞；时间序列；指数平滑法
摘要：由于网络拥塞环境的时延序列非平稳，传统时延预测方法大多使用历史值加权建立预测模型，此类模型存在滞后偏差、参数固定、预测精度低等缺陷。针对上述问题，提出了基于改进指数平滑模型的拥塞网络时延预测方法，即SV-ES（Shifting Velocity-Exponential Smoothing method）。该方法在传统指数平滑模型基础上，根据序列趋势变化特征生成指数式加权的偏移速度因子，采用二次指数平滑法修正结果，生成预测模型。基于预测模型的残差序列，使用误差函数提取序列回归信息，动态调整衰减因子，实现模型参数自适应更新。实验结果表明，在拥塞网络环境中，SV-ES时延预测结果的精度比ES提升了9.01%，比ARIMA提升了1.28%。