基于寬帶網絡流量建模與預測的研究.pdf

1、網絡流量模型是對網絡流量特性的刻畫,一個好的模型不僅能夠準確地反映出歷史流量的特性,而且還能有效預測將來一段時間內的網絡特征。目前隨著Internet的飛速發(fā)展,網絡規(guī)模日趨復雜,矛盾也日益突出,這給網絡規(guī)劃、管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此,進行網絡流量分析進而建立有效的網絡流量模型是當前網絡研究的熱點之一。
　　 本文基于自回歸及ANFIS技術對網絡流量特征進行了系統(tǒng)研究,建立了能夠較為真實反映網絡流量特征的行為模型,并在此基礎上

2、實現(xiàn)了對網絡流量的預測分析。這對于網絡設計與規(guī)劃、流量控制、確保服務質量和評價網絡性能等都有非常重要的意義。
　　 本文首先介紹了網絡行為和網絡流量的基礎理論,綜述了網絡流量的研究現(xiàn)狀,進而分析了網絡流量的相關特性和已有的流量預測模型。之后以網絡流量的分析預測為重點研究內容,在引入時間序列預測理論和人工神經網絡理論的基礎上,分別利用ARMA模型與ANFIS模型兩種方法建立預測模型。其中,針對海量網絡數(shù)據的特性、分析網絡流量的特征

3、,運用方差分析技術,將時間序列平穩(wěn)化,由此構建ARMA模型,進行平穩(wěn)線性最小均方誤差預測。利用ANFIS能以任意精度逼近任何非線性的功能,且收斂速度快、誤差小、所需訓練樣本少的優(yōu)勢,將ANFIS理論應用于網絡流量預測中。ANFIS模型的預測精度較高,而且在MATLAB中的實現(xiàn)非常簡單,這為以后的相關工作提供了一種有效的建模預測方法。
　　 論文最后使用實際網絡流量數(shù)據驗證了兩種方法的有效性和精確性。預測數(shù)據與實際測量數(shù)據的對比分