【摘 要】
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随着网络技术迅速发展,现代网络运行的应用种类和数量越来越多,网络性能已经成为人们关注的焦点。通过对流量数据的分析和预测,可以帮助网络提供商清楚认识到提供的网络有没
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随着网络技术迅速发展,现代网络运行的应用种类和数量越来越多,网络性能已经成为人们关注的焦点。通过对流量数据的分析和预测,可以帮助网络提供商清楚认识到提供的网络有没有达到网络设计之初的预期指标,并准确把握未来时刻的网络流量及性能,使得在与其它网络提供商的角逐中更具有优势。针对传统流量预测模型不适合预测具有自相似性的时间序列,现代流量预测模型精度不高的问题。本文在中兴提供的流量数据集和性能指标数据集基础上,主要做了如下研究工作:(1)针对流量是否具有自相似性的问题,采用R/S图法计算同一节点流量的不同时间尺度下的Hurst值,验证了该流量数据具有自相似性,传统的线性模型不能准确预测该流量序列,可以采用非线性时间序列模型进行预测。(2)针对表现出自相似性的流量预测问题,提出一种基于网格搜索的回声状态网络预测方法。该方法采用岭回归学习算法来解决传统线性回归算法学习输出连接权值矩阵而产生的“病态”解问题,利用网格搜索法解决储备池参数和正则化系数寻优问题,同时避免了启发式算法寻优时可能会陷入局部最优。通过与基本回声状态网络、支持向量回归和Elman三种模型的实验对比,证明了该模型的优越性。(3)针对宽带利用率性能指标的预测问题,由于流量预测本质上是对网络性能指标之一的字节吞吐量进行预测,故将流量预测模型扩展到对宽带利用率指标的预测上,并通过实验证明了模型的有效性。另外,基于流量特性分析,整体分析了自相似性、突发性、周期性对网络性能的影响。(4)开发了基于流量特性的网络性能分析系统,将本文的研究成果成功应用到其中。
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