IP网络流量流向分析与预测技术研究

概括了网络运营商进行IP网络流量流向分析与预测的主要方法,结合流量分析技术现状和IP网络规划的工程经验,提出一种基于因果分析的高效闭环预测模型,通过分析综合用户行为、流量分布、经济水平等影响因素,可有效评估中长期网络流量的增长趋势,为智能承载网络建设提供重要的设计工具.     

互联网骨干带宽测算模型研究

互联网骨干带宽的准确测算是互联网扩容、建设的重要参考依据,本文以如何更好地发挥网络对业务的支撑作用为出发点,提出了一种互联网骨干带宽的测算模型.在互联网用户数预测的基础上,通过对骨干网业务流流量流向的分析,测算互联网省际流量的带宽需求.根据互联网目前实际运营的分层现状,探讨了在考虑一定汇聚门限时省际带宽的测算方法.     

IP城域网流量分析方法和实践

文章在对IP网络几种主要的流量测量和分析技术进行比较的基础上,以上海电信IP城域网为对象,通过流交换(netflowswitchin)g方法收集流量信息,进而利用工具分析了流量流向、流量应用分布等现网流量的特点。对流交换数据量与网络流量之间的定量关系也做了实测估计。     

分析互联网用户行为,降低互联网应用成本

本文论述了通过多次统计分析,建立数学模型,利用特殊软件分析用户流量流向等手段,将用户进行分类。对不同类别的用户进行区别对待,差异化服务;兼之使用流量控制等手段引导用户访问网内资源,逐步改变用户的上网行为和习惯,以达到增加网内流量,降低网外结算流量的效果。     

基于突发分离的自相似网络流量预测

网络流量预测在网络拥塞控制及资源分配中起着至关重要的作用。对于具有自相似性的网络业务流量,由于其存在较强突发,传统预测方法的预测精度普遍较低。本文针对存在高突发的网络流量数据,提出了一种基于数据分离的流量预测方法。在预测步骤前,本方法首先通过控制图将网络流量中难以预测的突发流量进行有效的分离,从而得到突发流量和非突发流量两部分数据。之后分别采用人工神经网络和自适应模板匹配方法实现对非突发流量和突发流量的预测。最后通过对两部分预测结果的合并得到最终的预测结果。基于实际流量数据的实验结果表明:相较于传统流量预测方法,本文所提出的方法具有更高的流量预测精度。      

对汽轮机凝汽器冷却水流量的在线测量方法的分析

在汽轮机运行期间,凝汽器冷却水流量对设备运行效率和安全具有较大影响,为弥补传统冷却水流量的测量缺陷,应对测量方法进行改良创新。对此,本文先对凝汽器结构进行分析,然后研究冷却水流量对凝汽器性能产生的影响,最后提出在冷却水管路和凝汽器之间连接弯管的方式,探究理想流向与管内外压差间的关系式,再利用软件FLUNT进行数值模拟,...     

邮政通信网局部预测模型的研究和实现

为建立模型对网络实体流量流向进行预测，通过对实际情况的分析，得出新的局部预测模型方案，并为模型设定多级子模型，当模型需要变换时，只需要加入新的影响因素，不需要改变模型框架，这样使得模型更加适合邮政通信网仿真优化的需要。对于其它类似的仿真系统模型建立也有一定的启发作用。     

网络流量预测中的时间序列模型比较研究

网络流量预测在新一代网络协议设计、网络管理与诊断、设计高性能路由器等方面都具有重要意义.目前通常采用ARMA和FARIMA时序模型对网络流量序列进行拟合与预测,但没有对时间尺度的大小与模型选择的关系进行研究.本文对实际网络流量在不同时间尺度(毫秒、秒、分)下进行了流量预测建模并对预测性能进行比较,分析表明使用时序模型进行流量预测时,大时间尺度(分)流量预测较小时间尺度(毫秒、秒)具有更小的预测误差.并且,对于小时间尺度上的自相似流量序列,自相似模型FARIMA并没有较其他时序模型有更好的预测性能.     

基于AI流量预测的容量动态管控

质量优化中心通过AI流量预测算法,对省内21个地市进了流量预测,基于现网数据及流量预测结果,输出扩减容小区列表,指导省内4G网络规划及投资,提高变现效率,同时为未来5G规划进行技能储备。有效地对流量热点区域及流量减少区域进行预测,达到如下效果强化对热点区域的及时扩容、价值投资,减少无效投资,如当前扩容后未来存在流量减少。对流量减少区域进行减容、盘活省内资源,节约投资成本,减少减容后流量未来增长。     

基于在线LS-SVM的网络流量预测

为了提高流量预测的准确性,将混沌理论和在线LS-SVM回归技术应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算流量的时延τ、嵌入维数m,据此确定训练样本对并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于传统的离线预测方式,该方法具有更好的预测精度。     

基于格兰杰因果关系贝叶斯网络的大规模无线局域网流量预测方法

研究了大规模无线局域网内的流量特性,发现不同接入点间的流量存在格兰杰因果关系。流量的格兰杰因果关系说明,可以通过多个存在因果关系的接入点的历史流量,提高对目标接入点的当前流量预测的准确性。通过贝叶斯网络对存在因果关系的接入点流量进行建模,并利用多个接入点的历史流量对目标接入点的流量进行预测,提高了预测的准确性。最后,通过接入点数量大于 100 个的无线局域网的实际流量数据,验证了该方法的有效性及准确性,建立了一套完整的数据特征分析、建模及预测的流量数据处理流程。     

国际互联网业务基于流向的精细化运营探讨

从“粗管道”向“智能管道”转变的理论实践是运营商进行的一次重要变革.立足于国际互联网市场,利用全球资源存在差异性的特点,为运营商提出基于国际互联网业务流向需求不同,从而提供差异化服务的策略和方案.通过识别互联网流量对不同方向资源的访问,结合QoS策略部署,优先保障重点方向资源的高质量承载,并进一步提供区分流量流向的计费,实现互联网业务的智能化、差异化运营.     

短期负荷综合预测模型新算法

本文结合马尔科夫校正算法对灰色理论模型加以改进,提出了一种改进灰色-马尔科夫的预测模型。将该模型运用到短期负荷预测中,并与指数平滑模型、人工神经网络模型的预测结果进行比较,结果表明运用改进后的灰色—马尔科夫预测模型可以大大提高预测精度。笔者在这三种预测方法的基础上,应用时变权系数法建立综合预测模型,对待预测日进行短期负荷预测。     

基于定量递归分析的天然气管线输送流量均衡调度方法

通过对天然气管线输送流量进行优化均衡调度设计,实现对天然气管线运行工况的准确监测。传统方法采用线性时间序列Wolf一步预测方法进行天然气管线输送流量调度,没能有效挖掘天然气管线输送网络中天然气流量的非线性特征,导致调度的准确性不好。提出一种基于定量递归分析的天然气管线输送流量均衡调度方法。首先构建了天然气管线的网络配置结构模型,进行输送流量序列的信号模型构建和非线性时间序列分析,对天然气流量进行相空间重构,在高维相空间中进行递归图构建,实现对天然气管线输送流量的定量递归分析,达到流量准确预测和均衡调度的目的,实现算法改进。仿真实验分析结果表明,采用该方法进行天然气管线输送流量均衡调度,天然气输送运行的工况得到改善,输送配置的均衡性较好,流量预测精度较高,调度效能增强。     

基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测

为了得到性能优越的SVM预测模型,实现城市交通流量的准确预测,文中提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通流量预测方法.其中通过遗传算法对SVM中的训练参数进行优化处理,以得到优化的SVM预测模型.实验结果表明:用GA-SVM对城市交通流量预测,预测精度远优于人工神经网络.     

城域数据网P2P流量优化方案

分析了P2P流量在城域数据网中的流向,并从运营商网络建设的角度,提出了P2P流量优化方案,包括BRAS节点的分布部署、IPv6地址的加速引入、分布式地址转换技术的应用和对P4P技术的关注,为运营商在智能管道时代在流量管理方面获得主动。     

基于小波变换通信数据信号的分析与研究

应用小波变换对通信流量数据进行分析,首先对数据序列进行小波分解,将其分解为高频部分和低频部分。对低频部分利用相空间重构法进行混沌时间序列处理,得出其最大Lyapunov指数,验证通信流量的混沌性。利用相空间重构过程中得到的参数对各部分进行预测,最后将全部预测结果小波重构,得到原始序列的预测结果。实测数据预测结果表明,本文建立的通信流量数据预测模型效果良好。     

移动数据流量的分析方法研究

本文首先指出环境变化导致运营商服务内涵的改变，移动数据流量分析在运营商决策中的重要性日益突出，对已有的研究数据流量的主要方法进行了回顾，通过对数据统计调查法和视觉网络指数法的总结，建立了基于端管云的数据流量预测方法，并根据该方法对未来中国电信行业的数据流量发展情况进行了预测。     

Netflow技术及在网络管理中的应用

互联网业务的迅速发展要求网络管理人员能够对互联网的流量流向等进行分析,Netflow技术提供了深入了解数据包中的信息的有利手段。本文介绍了Netflow的技术原理和实现方法,以及在网络管理各方面的应用。     

烟草行业基于业务数据流向的可视化研究

根据福建省烟草专卖局对行业的业务数据的管理需求,探索流量分析技术在烟草行业中的应用,通过数据采集提取业务关键指标,利用数据处理技术形成业务系统服务质量关键指标体系,借助数据关联分析形成可视化业务拓扑模型的过程,对业务数据流向的可视化进行探讨。