【摘 要】
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文章利用相空间重构理论对网络流量数据进行研究分析,用单变量的网络流量时间序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算网络的关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov
【机 构】
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华东理工大学计算机科学系,华东理工大学计算机科学系,华东理工大学计算机科学系 上海200237清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084,上海200237清华大学智能技术与系统国家重点实验
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文章利用相空间重构理论对网络流量数据进行研究分析,用单变量的网络流量时间序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算网络的关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,研究网络系统的这三个参数随时间的变化特性。从而指出了网络流量具有的混沌动力学行为,并为进一步利用混沌动力学理论对网络行为的控制和建模奠定了基础。
In this paper, the phase space reconstruction theory is used to analyze and analyze the network traffic data. The univariate network traffic time series is used to reconstruct the isometric and isomorphic phase space of the network dynamical system. Then the correlation dimension, the Kolmogorov entropy and the maximum Lyapunov Index, study network system of these three parameters over time characteristics. It points out the chaotic dynamics of network traffic, and lays the foundation for the further use of chaos dynamics theory to control and model network behavior.
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