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网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计、网络规划等的基础。本文设计基于分布式网络测试的时间与相关流量模型的方法,并采用该流量模型预测网络流量。文章提出网络流量预测精度的数学定义,网络测试实验表明,我们的流量模型具有更高的精度,并适用实际运行的网络环境。 相似文献
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一种基于树型的P2P网络流量监控模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于树型的P2P网络流量监控模型.模型借鉴ECGP层次结构模型,在P2P网络中设置监控管理站点,并通过树型结构组织起来,以达到对整个网络流量进行监测并对超负荷节点路由进行合理调整以控制流量的目的.实验采用VC进行系统模拟,实验结果表明该方法对调整网络流量具有十分明显的效果.因此在目前P2P网络中,具有一定的推广和使用价值. 相似文献
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部分连通网络流量伪装模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对部分连通的网络提出了一种伪装网络流量的模型,并对该模型进行伪装网络流量的实现过程进行了详细的讨论.另外,对由于伪装网络流量带来的费用开销作了定性的分析.研究表明,该模型能够有效地伪装部分连通网络的网络流量,从而能有效地防止以分析网络流量为手段的黑客攻击. 相似文献
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高速网络流测量及模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
网络流测量是网络性能分析和网络流量建模的基础。该文分析了网络流测量的方法及特点,针对高速网络流测量中的关键问题进行了研究,并在此基础上提出了高速网络流测量模型,随后对该模型各组件及相互关系进行了分析,最后通过具体实验分析了模型架构及关键技术的可行性。 相似文献
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网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础。本文设计了一种在于实际网络测试的时间相关流量模型的方法,采用该流量模型预测网络流量。文章提出了网络流量预测精度的数学定义。网络测试实验表明,此流量模型具有更高的精度,适用于实际运行的网络环境。 相似文献
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为了获得更加理想的网络流预测结果,融合回声状态网络和自回归移动平均模型的优点,提出一种基于ARMA-RESN的网络流量预测模型。分别采用自回归移动平均和回声状态网络对网络流量线性变化特征和非线性变化特性进行建模与预测,对自回归移动平均和回声状态网络的预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果,最后采用具体网络流量数据以及多个对比模型进行了仿真实验。仿真结果表明,相对于其他网络流量预测模型,ARMA-RESN不仅提高了网络流量的预测精度,而且具有更好的鲁棒性。 相似文献
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针对现有匿名网络流量识别模型准确率低的问题,提出了一种基于一维残差卷积神经网络的Tor匿名网络流量识别模型。该模型根据网络流量各特征之间相互独立,无内在关联的特性,采用一维卷积进行特征提取,并采用最大池化筛选、保留关键特征,通过引入跳跃连接解决深层网络存在的退化问题,降低训练时梯度消失的风险,使得模型可进一步加深,提高识别准确率。实验结果表明,该模型优于常用的SVM、KNN、ResNet等对比模型,将Tor匿名网络流量识别准确率提高至98.87%,具体匿名应用类型识别准确率提高至96.14%。 相似文献
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针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出了一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的。 相似文献
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针对网络仿真的需要,在对实际网络流量进行拟合的基础上,设计了基于Gamma分布和小波方法的流量仿真模型。对拟合效果的评估显示,该模型较好地刻画了网络流量的自相似特征,为网络流量仿真提供了一种有效的方法。 相似文献
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互联网的急速发展在给人类带来了巨大便利的同时,也使网络中的网络流量出现了爆炸性的增长,预测网络流量对于网络的研究、管理和控制都具有很高的现实指导意义.为了降低减少网络流量数据的预测误差,提出一种基于神经网络和自回归模型的网络流量预测模型——卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络+自回归(AR).通过卷积神经网络和长短期记忆网络结合来同时获取数据的短期局部依赖特征和长期发展趋势,添加历史连接组件将网络流量的周期性考虑在预测中,完成对网络流量中非线性项的处理,利用自回归模型预测线性项,将两部分结果结合得到最终预测值.实验结果表明,对比传统的网络流量预测模型,在最好情况下所提出模型的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别减小了1.5604、0.1468和0.1405,这说明该模型有更好的预测表现,预测值与实际值的差距更小. 相似文献
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网络流量的有效算法直接关系到网络服务质量(QoS)。对网络流量稳定性控制的非线性模型进行了分析和模拟,验证了模型的科学性和可行性,并将该模型应用在网络结点中,能提高结点的吞吐率,有效地改善网络的服务质量性能。 相似文献
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CERNET流量行为季节预测模型 总被引:5,自引:0,他引:5
网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向 .常规的网络流量预测大多采用的是 ARIMA时间序列模型 ,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序列问题 .本文基于时间序列的神经网络模型研究 ,根据网络流量行为的季节性特点 ,提出了季节型神经网络模型 .用模型对 CERNET网络流量行为的预测分析表明 ,该模型预测效果较好 ,结果合理 ,对进行网络实时监控及网络管理都具有一定的理论和实践价值 . 相似文献
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随着网络技术的发展,人们对网络服务质量提出更高的需求。对网络流量准确的建模,预测未来的网络流量,是保证网络服务质量和可靠性的重要措施。提出了一种基于Windows集群的自相似网络流量模型解决方案。该方案采用分形高斯噪声(FGN)模型并行算法,由基于Windows HPC Server的集群系统生成网络流量。详细描述了基于集群平台的系统设计和实现过程。实验结果表明,该系统能够生成大规模的具有指定Hurst系数的自相似网络流量,同时克服了单机系统及分布式系统的局限性。 相似文献
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针对传统网络流量预测精度低难题,为了获得理想的网络流量预测结果,提出一种基于高斯过程回归(GPR)的网络流量预测模型。该模型首先计算延迟时间和嵌入维数,构建高斯过程回归的学习样本;然后采用高斯过程回归对网络流训练集进行学习,并采用入侵杂草优化对高斯过程回归的参数进行优化;最后采用经典的网络流量测试集对该模型性能进行实验测试。实验结果表明,高斯过程回归模型提高了网络流量的预测精度。 相似文献