论文研究-基于时间序列的网络流量分析与预测 .pdf

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基于时间序列的网络流量分析与预测,何建,,随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模越来越庞大和复杂,相应面临对网络有效管理的要求就越来越高。本文通过对CERNET(China Educa
山国科技论文在线 dc: PFP 自相关函数 偏自相关函数 P MM"aMMMMM Fi t ∮白 LLoma Trar muni Lag Paaa 图4的自相关涵数图 图的偏相关函数图 从图和图也可以看出的自相关函数和偏相关函数都有明显的下降趋势,可以认为序列平稳。因 此对预处理后的数据可以建立 模型。 对模型阶和的估计,采用信息准则,用数据处理软件对如下所选模型表达式进行计算: 模型: q-=6+6E+bE+6s 模型: 8+b8 +0 8 模型: 8+88 +88 模型一的倍息分别是 和 。由此根据信息准则,选取模型进行建模。 用最小二乘估计法计算岀模型的估计参数,得到模型如下: E 其中模型残差序列ε的服从止态分布:( 模型的预测 对所建立的模型进行检验,用软件对模型参数进行估计后,其模型的残余量用统计检验 可以认为该模型的残佘量是白噪声,所以该模型通过考核。由于篇幅的原因,这甲不进行详细叙述。 下面用所建立的模型来进行预测。根据所建立的模型对未来一天的网络流量进行预测,预测效果图如图 实线是实际观测值,虚线是模型预测值,从图中可以直观的看到模型能很好对真是网络流量进行模拟 仿真,并对未来的预测也可以达到比较精确的预测效果 17 实际曲线 预测曲线 100 200 300 time/2hours 图6网络流量的预测效果图 结束语 近些年来,关于网络流量的建模研究口益引起人们的极大关注。目前,国内外在这方面的研究主要集 中在小波领域,用小波分析网络流量的自相似特征,在微观上研究网络流量的特征。通过分析,可以看 出一个具有成长性、非平稳性的大尺度网络综合业务量数据序列,经过取自然对数,剔除趋势项后得到 山国科技论文在线 个短时相关的随机信号序列,而人们对于短时相关序列的研究是非常成熟和完善的,因此通过该方法 可以得到较为精确的宏观网络综合业务量的预测模型。用 ARIMA模型分析网络流量可以从宏观上把握 Internet的发展轨迹、成长趋势以及在一定尺度下的流量特征ε木文就是基于这种模型对网终流量进行 模拟仿真,并∏该模型可以实时的对未来流量进行预报,提髙网络管理员对网络监控管理的效率,从而 达到提高了网络服务质量的最终目的。 参考文献 [] Vern Paxson and Sally Floyd. Wide Area Traffic: The Failure of Poisson Mode ing. IEEE Acm Transaction on Nertworking, 1995, 3(3): 226-244 [2]田铮译.时间序列的理论与方法.高等教育出版社:2001 范金程梅长林数据分析北京科学出版社 邹柏贤姚志强一种网终流量平稳方法通信学报 第卷第期

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