基于时间特征的网络流量预测模型

本文设计一种基于时间特征的网络流量预测模型,并采用该流量模型预测网络流量。文章提出网络流量预测误差的数学定义,根据测试实验表明,我们的流量模型具有更高的可用性,并适用实际运行的网络环境。     

一个基于实际测试的网络流量模型

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。     

基于周期性网络流量模型的流量预测

文中使用自主开发的网络监控系统，对数据链路实施长期的测试监控。通过大量流量测试数据统计分析表明，WAN／LAN实际流量可以分为时间相关分量和时间无关分量。文中介绍了一个基于周期性网络流量模型的流量预测算法，以便对给定时刻的网络流量进行在线预测，并给出了不同预测精度下预测流量取值区间和实际流量的比较结果。     

基于周期性网络流量模型的校园网流量预测

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,然而实践证明基于泊松过程的传统流量模型并不适用于实际的网络流量.在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上,提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法,从而保证对校园网络高效的管理.     

基于BP神经网络的非线性网络流量预测

传统的流量分析建立在线性模型的基础上,但是由于复杂的拓扑结构和网络行为,网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型,预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。     

校园网周期性网络流量模型研究

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。在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上．提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法。     

校园网周期性网络流量模型研究

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。在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上,提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法。     

基于时空融合的网络流量预测模型研究

准确的网络流量预测能够合理分配通信网络的资源，有效提高网络的通信质量。然而通信网络复杂的拓扑结构和动态性给流量预测增加了难度。传统的流量预测模型存在预测精度低、特征单一等缺陷，经过对网络流量预测算法的研究，给出了一种新的基于时空融合的网络流量预测模型GAT-LSTM，用于学习网络流量的时空特征，并将该模型在数据集GEANT和Abilene上与传统的网络流量预测模型进行对比。实验结果证明GAT-LSTM具有更好的预测性能。     

自适应网络流量线性预测算法及应用*

Internet网络流量的分析、模型仿真以及流量的预测,在网络管理和设计中起着很重要的作用。分析了CERNET网络流量行为,提出了CERNET IP Backbone的流量模型,同时将自适应滤波的新思想引入网络流量的模型仿真和预测,提出了自适应网络流量线性预测的新算法,并将其应用于CERNET的网络流量预测。     

网络流量预测方法和实际预测分析

随着网络带宽的迅速增加以及各种网络服务的广泛应用,针对网络流量的建模以及预测日益重要并备受人们关注。为了更好地对网络流量进行建模和预测,文章一方面将现有的一些流量模型分短相关和长相关两类进行总结和分析;另一方面分析了常见的流量预测方法,尤其是神经网络、模糊理论以及小波分析。并在实际测量中,使用FIR神经网络模型对网络流量进行了实际的预测。最后,提出了流量预测在网络安全领域的应用前景和方向。     

Traffic conduction analysis model with time series rule mining

The traffic density situation in a traffic network, especially traffic congestion, exhibits characteristics similar to thermodynamic heat conduction, e.g., the traffic congestion in one section can be conducted to other adjacent sections of the traffic network sequentially. Analyzing this conduction facilitates the forecasting of future traffic situation; therefore, a navigation system can reduce traffic congestion and improve transportation mobility. This study describes a methodology for traffic conduction analysis modeling based on extracting important time-related conduction rules using a type of evolutionary algorithm named Genetic Network Programming (GNP). The extracted rules construct a useful model for forecasting future traffic situations and analyzing traffic conduction. The proposed methodology was implemented and experimentally evaluated using a large scale real-time traffic simulator, SOUND/4U.     

基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型

为了提高网络流量预测准确性,结合网络流量的变化特点,针对当前网络流量预测模型存在的局限性,设计了基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型。首先分析了当前国内外网络流量预测研究现状,找到引起网络流量预测准确性差的原因;然后采用小波变换对原始网络流量时间序列进行去噪,得到无噪声的网络流量时间序列;最后采用极限学习机对网络流量时间序列进行建模,得到相应的预测结果。与当前经典的网络流量预测模型在相同环境下进行对照测试,测试结果分析表明,小波变换和极限学习机的网络流量预测精度达到了95%以上,网络流量预测误差得到了有效的控制,而且提升了网络流量预测效率,预测结果要远优于当前经典的网络流量预测模型。     

一种基于流量识别技术的网络信息审计模型

网络信息审计作为对网络行为进行事后分析的一种技术手段,被广泛应用于网络安全领域。提出一种基于流量识别技术的网络信息审计模型,讨论其中的审计信息模型、功能模型以及各功能模块的主要功能和相互关系。模型通过多种流量识别方法的综合及快速流量分类算法,细分各种网络流量,按审计信息模型转储所需审计的流量。根据控制命令,审计分析模块完成审计数据的分析并输出结果。     

校园网流量自相似性研究

网络流量特征是网络设计和性能分析中所必须考虑的一个重要因素。作者以校网络中心测得的实际网络数据为研究对象,对不同时间尺度内的分组到达数目进行研究,利用方差-时间曲线和R/S图方法对实际流量数据进行分析。结果表明,校园网流量具有自相似性。     

一种网络流量监控算法设计

网络流量监控是实现网络性能分析和监控的重要手段,文章阐述了采用排队论建立网络流量分析的基本模型,得出网络的流量预测方式和稳态拥塞率求解公式,结合常用的网络流量监控参数,合理的实现对网络流量的估算和监控过程。     

基于NetFlow的网络流量采集系统设计

网络流量是网络运行状态的风向标,对网络流量的相关情况进行监测分析与研究是网络管理的重要环节.从网络安全视角,详细介绍流量分析中主要使用的NetFlow技术,并根据NetFlow的特点,给出了一个基于NetFlow的网络流量采集系统设计实例.     

校园网流量的分形特征

网络流量特性是我们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点，所以有必要深入探究网络流量的特性，本文以复旦大学网络中心实测所得的网络流量数量为对象，利用小波技术来研究其数据包到达时间间隔的间波变换系数（小波系数，尺度系数），揭示出流量过程的自相似特性。