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《AOS中基于自相似流量预测的队列管理算法研究》

一、引言

随着互联网技术的迅猛发展，网络流量呈现出越来越复杂的特性。自相似流量（Self-SimilarTraffic）因其独特的统计特性，已成为现代网络流量研究的重要对象。在AOS（AllOpticalSwitching，全光交换）网络中，如何有效地管理这种自相似流量，成为了一个重要的研究课题。本文旨在研究AOS中基于自相似流量预测的队列管理算法，以优化网络性能和提升服务质量。

二、自相似流量特性及预测模型

自相似流量是一种具有长期依赖性和分形特性的流量，其统计特性表现为时间序列上的长程相关性。为了更好地管理和控制这种流量，需要建立准确