网络流量预测算法仿真分析

发布时间：2017-11-19 06:21

  本文关键词：网络流量预测算法仿真分析

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【摘要】：网络流量预测可以对大规模网络进行合理的管理、规划和设计。但传统网络存在隐蔽信道攻击行为,在正常的传输中隐秘地传送一些信息。上述隐秘信息不具备明显的检测特征,导致传统方法进行网络流量预测时,不能根据流量特征检测到隐秘信息流量,导致检测值与真实值之间差距过大,网络流量预测误差大。提出一种采用马尔柯夫链算法的IPV6环境下的网络流量预测方法。首先对IPV6环境下的网络流量历史值进行分析,计算网络流量历史观察值加权后的总和,根据总和建立马尔柯夫链网络流量预测模型,对IPV6环境下的网络流量作出初步的预测,并将灰色理论引入到组建的马尔柯夫链模型中,得到IPV6环境下网络流量初步预测的残差值,并对其进行修正,将IPV6环境下的网络流量状态划分为不同的区间,以此为依据对IPV6环境下的网络流量进行精确的预测。仿真结果证明,改进算法可以有效预测IPV6环境下的网络流量的变化趋势,提升了IPV6环境下的网络性能管理质量。
【作者单位】： 湖北工业大学信息技术中心;湖北工业大学管理学院;
【基金】：湖北省教育厅人文社会科学研究青年项目(15Q065)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言随着网络信息技术的不断提升,IPv6已经逐渐成为成为互联网主干网[1-3],IPv6是互联网工程任务组设计的用于替代现行版本IP协议-IPv4-的下一代IP协议,它由128位二进制数码表示。伴随IPv6的飞速发展,IPV6环境下的网络流量预测方法可以精确的提供IPV6环境下的网络流量数据,以

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本文编号：1202621