论文部分内容阅读
论述了重要事件采样仿真技术,分析了其仿真原理和实现方法,给出了典型情形下的仿真算法。对以分数自回归整合滑动平均过程(FARIMA(p, d, q)过程)为输入过程的单服务队列系统的仿真表明的系统溢出率与业务的长相关特性有密切关系。仿真结果与大偏差技术等分析结论较为一致,验证了仿真结果的可靠性。
基于重要事件采样仿真技术的长相关网络业务性能评价
【摘 要】
：
论述了重要事件采样仿真技术,分析了其仿真原理和实现方法,给出了典型情形下的仿真算法。对以分数自回归整合滑动平均过程(FARIMA(p, d, q)过程)为输入过程的单服务队列系统的仿真表明的系统溢出率与业务的长相关特性有密切关系。仿真结果与大偏差技术等分析结论较为一致,验证了仿真结果的可靠性。
【机 构】
：
天津大学电子信息学院计算机系
【出 处】
：
系统仿真学报
【发表日期】
：
2002年01期
【基金项目】
：
国家自然科学基金，天津市自然科学基金
其他文献
A set of algorithms is proposed in this paper to automatically transform 3D animal models to Chinese painting style. Inspired by real painting process in Chines
在高可靠性系统蒙特卡罗仿真中，为了获得可靠的仿真结果，采用直接蒙特卡罗方法将需要很多次仿真试验，花费大量的计算时间，其中主要的时间花费在生均匀分布随机数上。本文在离散分布的集团抽样方法的基础上设计了计算高可靠性系统不可用度的集团蒙特卡罗方法，由于仅仅需要两个均匀分布随机数即可以完成一次仿真试验，集团蒙特卡罗方法将大量减少计算时间，提高算法效率。
将2-D线性连续-离散系统理论应用于连续线性迭代学习控制系统中, 给出能很好反映迭代学习控制过程的数学模型—2-D线性连续-离散系统Roessor模型.在2-D系统理论基础上证明了D型闭环迭代学习控制律的收敛性.根据该理论设计的闭环迭代学习控制器,受到的限制较小.
提出了一种基于神经状态空间的非线性系统建模方法。神经状态空间(NNSP)具有系统的拟线性特性,许多线性系统控制器设计方法均可以扩展到 NNSP模型。本文采用了增广卡尔曼滤波方法进行神经状态空间的参数辨识,高阶校验模型用于验证非线性系统神经状态空间的模型的有效性 。将本法应用于典型的化学过程的建模,结果表明本方法正确有效。