基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

简化管理 优化运行 提高收益——朗讯网络运行软件（NOS）解决方案

在新的运营环境下,如何利用有限的投资,通过提高网络效率,提供增值服务来增加收入,提高竞争力成为各大运营商关注的焦点 网络和服务管理的重要性也越来越明显,它不仅涉及到具体的技术,同时与运营商的设备、管理模式和用户需求等都有密切的联系。朗讯公司提供的网络运行软件(NOS)提供了在多厂家、多业务和多技术的网络中保持最佳性能、可靠性和收益率的解决方案,可为网络运行管理提供实际应用和服务。朗讯公司《简化管理 优化运行 提高收益》一文对该解决方案进行了较详细的介绍,这对于网络、运营和服务管理及相关技术人员都有较大的参考价值     

XP打开网页速度变慢原因查究

按常规想法，防病毒软件与网络流量没有直接因果关系。然而，经笔者测试，不同的防病毒软件对网络对网络流量的影响却不小。笔者测试的防病毒软件包括Kaspersky Anti-Virus Personal 5.0.142，瑞星2004，KV2004，金山毒霸V，     

网络分析仪在网络流量监测中的应用

网络流量监测是网络安全管理的一种基本方法.文中论述了网络流量监测的 SNMP 技术、RMON 技术和 RMON2技术,分布式网络分析仪的工作原理,对网络流量监测的方法,从软件和硬件的使用、测量机制、流量监测的时间等进行了比较和分析.利用网络分析仪在实验室网络中在线实时采集和统计到的数据,如帧流量和带宽利用率、交换机端口流量、统计的通过数据包的协议类型分布状况等.通过在实验过程中不断增加网络流量,网络管理者能够直观地监测和对比各个时段的网络流量,及时排查网络故障,合理地利用网络资源,安全地管理网络     

WSN流量的双卡尔曼并行递推预测算法研究

针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法.该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测.同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差.实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测.     

管理员如何解决网络流量问题？

许多时候,人们经常会质疑服务提供商的线路或设备故障引起了问题,但是有时候我们会被告知问题只是暂时性的或者没有发现问题。如何解决网络流量问题,一直以来都是令人头痛的事情。 如今,高性能路由使用嵌入式思科智能IOS来改进应用程序性能和可用性,优化传统路由性能,能自动检测和处理这类网络路由问题。     

基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。     

Generating Web Traffic Based on User Behavioral Model

Generating web traffic is of great importance to analyze performance of new designed network, test new equipment, and verify new protocols, etc.. However, most existing traffic generation systems tend to simulate the overall characteristics of network traffic, while neglecting of the behavior of the individual users. Nevertheless, in principle, the emerged characteristics of overall traffic originate from the aggregation of individual users＇ access behavior. In this paper, we propose an innovative web traffic generating method based on user browsing behavior. Our method simulates the real users＇ accessing behavior, and visits the real web servers. Then, we design and develop a web traffic generating system. Because our system accesses the real websites, it can produce almost the real network traffic. The test results show that the traffic generated by our system has characteristics of burstiness and self-similarity, which are widely found and characterized in many real networks. In addition, our system can better reflect real user＇s web browsing behavior.     

《来自星星的你》引爆网络流量，你的网络准备好了吗？

正2014年初,一部韩剧风靡大江南北。如果你没有看过《来自星星的你》,似乎都要被朋友圈抛弃。一时间,都教授和全女神的视频、新闻和海报席卷各大网站。具不完全统计,这部剧热播期间,PPS、乐视、爱奇艺、迅雷看看等视频网站的播放了早已超过10亿。如今教授与女神已经幸福的生活在一起,