政府网络使用效能评价分析方法的研究

发布时间：2017-10-08 14:13

  本文关键词：政府网络使用效能评价分析方法的研究

  更多相关文章： 网络评价 BP神经网络 模糊综合评价 SNMP

【摘要】：在教委、高校等事业单位信息化建设的过程中,政府部门为其投入了大量资金,尤其在网络建设方面,购买先进网络设备支持信息化建设。但对于长期以使用成效为目的的投资,用传统的投入产出法分析投资是否合理是很难做到的。本文采取了对在使用网络的使用效能进行评价分析,判断网络运行情况,给政府部门以直观的决策依据。 本文在查阅国内外大量文献的基础上,确定了评价网络使用效能的分析指标,直接对指标数据进行SNMP采集,建立基于BP神经网络的评价分析模型,得出综合评价指标值,反映网络在某一时间段的运行情况,给政府投资提供决策依据。本文在对此评价分析方法研究的基础上建立了一套评价分析系统,可对多个网络时段的评价值给出综合评价值进行比较,也给网络管理员进行网络监控管理提供了一个新平台。 在建立神经网络评价分析模型的过程中,确定训练数据集是一难点,目前的神经网络评价模型,常采用主观评价法获取训练数据的输出集。考虑到主观评价法数据难获取,并且评价结果存在优、良、差的模糊概念,本文运用了模糊数学相关理论,采用了模糊综合评价法确定训练集的输出数据。将模糊综合评价法与神经网络相结合,有效的发挥了模糊理论能模仿人的综合推断来处理常规数学方法难以解决的模糊信息处理问题,和神经网络智能、可并行处理大量信息的特点,使神经网络在评价领域的应用更广泛。
【关键词】：网络评价 BP神经网络 模糊综合评价 SNMP
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F49;D630;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 引言9-18
• 1.1 研究目的与意义9
• 1.2 国内外研究现状9-16
• 1.2.1 网络使用成效的评价参数指标10-12
• 1.2.2 网络参数数据的采集与测量12-13
• 1.2.3 网络使用效能评价的方法13-16
• 1.3 研究的主要内容16-17
• 1.4 小结17-18
• 2 神经网络理论及模型和算法分析18-32
• 2.1 神经网络原理18-23
• 2.1.1 神经网络发展综述18-19
• 2.1.2 神经网络的模型结构及原理19-22
• 2.1.3 神经网络模型结构22-23
• 2.2 BP神经网络理论23-29
• 2.2.1 BP神经网络结构23-25
• 2.2.2 BP神经网络算法25-27
• 2.2.3 BP神经网络设计27-29
• 2.3 Matlab实现BP神经网络29-31
• 2.4 小结31-32
• 3 模糊综合评价理论32-43
• 3.1 模糊数学基本知识32-34
• 3.1.1 模糊数学发展综述32
• 3.1.2 模糊数学基本概念32-34
• 3.2 模糊综合评价34-38
• 3.2.1 模糊综合评价的数学原理34-36
• 3.2.2 综合评价的几种模型36-38
• 3.3 模糊综合评价步骤38-42
• 3.3.1 模糊综合评价因素重要性系数的确定38-39
• 3.3.2 层次分析法39-41
• 3.3.3 综合评价步骤41-42
• 3.4 小结42-43
• 4 建立评价模型43-59
• 4.1 确定网络使用效能的评价分析指标43-44
• 4.2 指标采集数据的处理44-45
• 4.2.1 数据存储44
• 4.2.2 数据筛选和压缩44-45
• 4.3 模糊综合评价法获得样本数据集45-52
• 4.3.1 确立各指标模糊关系45-47
• 4.3.2 确定因素重要程度集47-48
• 4.3.3 模糊综合计算48-52
• 4.4 BP神经网络综合评价52-58
• 4.4.1 数据选择和归一化52-53
• 4.4.2 BP神经网络训练53
• 4.4.3 BP神经网络预测53-54
• 4.4.4 结果分析54-58
• 4.5 小结58-59
• 5 网络效能评价分析系统设计59-67
• 5.1 数据采集原理59-62
• 5.1.1 snmp协议概念59-60
• 5.1.2 管理信息库(MIB)60-61
• 5.1.3 snmp协议工作模型61-62
• 5.2 系统数据采集模块设计及实现62-65
• 5.3 系统分析管理模块设计65-66
• 5.3.1 系统体系结构设计65
• 5.3.2 系统功能设计65-66
• 5.4 小结66-67
• 6 网络效能评价分析系统的实现67-77
• 6.1 数据采集模块的实现67-72
• 6.2 神经网络模型分析模块的实现72-74
• 6.3 系统分析管理模块的实现74-76
• 6.4 小结76-77
• 7 研究结论与讨论77-79
• 7.1 研究结论77-78
• 7.2 讨论78-79
• 参考文献79-83
• 个人简介83-84
• 导师简介84-85
• 获得成果目录清单85-86
• 致谢86

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