基于时间相关的网络流量建模与预测研究

发布时间：2024-04-23 05:03

　　网络测量是对网络进行有效管理、维护和安全保障的重要手段，通过对测量数据的分析，可以了解网络的运行环境以及网络服务状态等方面的情况，为网络的升级或改建提供必要的参考。在网络测量范畴内，由于网络流量融合了网络运营时所有的信息，是最基础也是最关键的测量数据，因此对网络流量数据的分析与研究格外重要。而随着物联网、泛在网络等概念的提出，下一代互联网骨干网各节点之间、局域网各节点之间的网络流量数据将呈现大幅度增长，互联网流量即将迈入大数据时代。在大数据流量背景下，网络业务类别的急剧增加导致网络流量性质发生改变，传统的流量模型已不适用于当今乃至下一代互联网流量的分析与预测，因此对网络流量建模的研究势在必行。 网络流量模型可以生成不同特征的流量数据，用于检验新型网络设备的功能与质量，有助于衡量网络设备与业务流量之间的匹配问题，对研发下一代互联网技术和基础设施具有重要意义。网络流量模型还可用于流量的预测：做为一种重要的预警手段，网络流量的预测结果指明了网络流量未来的趋势，可根据这种趋势调整相应网络资源，保证网络业务的服务质量；通过对流量预测值的分析，依据相应判别准则，能够提前发现网络异常，及时采取有效措...

【文章页数】：130 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 课题研究的目的及意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 相关研究及分析
        1.4.1 相关研究工作
        1.4.2 存在的问题与不足
    1.5 本文主要研究内容
第2章 网络流量的特性及模型
    2.1 引言
    2.2 网络流量的性质
        2.2.1 自相似性
        2.2.2 长程相关性
        2.2.3 突发性
    2.3 网络流量模型
        2.3.1 马尔科夫模型
        2.3.2 分形布朗运动模型
        2.3.3 人工神经网络模型
        2.3.4 ON/OFF 模型
        2.3.5 ARMA 类模型
    2.4 本章小结
第3章 基于 ON/OFF 模型的网络流量建模
    3.1 引言
    3.2 网络趋同性现象
    3.3 引入趋同性的 ON/OFF 模型流量性质
        3.3.1 理论分析
        3.3.2 流量性质的验证
    3.4 C-ON/OFF 模型的实验结果与分析
    3.5 本章小结
第4章 基于 EMD 的网络流量建模
    4.1 引言
    4.2 经验模式分解
    4.3 基于 EMD 的长相关流量分解
        4.3.1 理论证明
        4.3.2 仿真实验
    4.4 EMD-ARMA 模型建模
        4.4.1 ARMA(p, q)的相关函数分析
        4.4.2 EMD-ARMA 模型的参数估计
        4.4.3 EMD-ARMA 模型的检验
    4.5 EMD-ARMA 模型的实验结果与分析
    4.6 本章小结
第5章 基于 EMD-ARMA 模型的网络流量预测
    5.1 引言
    5.2 网络流量时间序列的预测
        5.2.1 预测值的存在性
        5.2.2 预测值的唯一性
        5.2.3 线性预测
    5.3 EMD-ARMA 模型的单步预测实验
        5.3.1 预测结果与分析
        5.3.2 IMF1 预测精度提升
    5.4 EMD-ARMA 模型的多步预测实验
        5.4.1 多步预测误差分析
        5.4.2 预测结果与分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读博士学位期间所发表的论文及其它成果
致谢
个人简历



本文编号：3962659