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《西安建筑科技大学》 2007年
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基于灰色神经网络组合模型的流量预测与评估方法研究

白燕  
【摘要】: 网络流量预测分析及建模一直是分析网络性能的重要研究课题,流量预测结果为网络管理中带宽分配、流量控制、选路控制、接纳控制和差错控制等提供主要参考依据。网络流量具有一定的动态性、实时性、相关性、随机性和含噪声性。预测精度的高低、所选或所建立模型的表达能力,对于分析和仿真,理解网络的动态行为,以及指导流量控制的设计工作均具有重要的指导意义。 论文以网络流量预测为背景,认真对比了多种流量采集工具的特点,选用Cacti构建不影响网络自身运行状况的流量采集系统。采集园区节点交换机流量数据。在分析网络流量时间序列特性的基础上,分别建立了灰色GM(1,1)预测模型和等维灰色预测模型,并对饱和“S”形序列因特网访问量变化趋势特别建立了Verhulst预测模型。选用相关工具实现了各个模型,对计算结果进行了预测分析。 论文提出了基于小波变换的灰色预测方法、灰色神经网络组合模型(分别采用BP网络、BP网络LM算法、径向基神经网络)等多种综合预测分析方法,预测实测网络流量,确定适合的模型输入参数,详细分析了各个模型的精度和预测效果,为高精度的短期(以及中长期)网络流量预测软件系统的集成开发奠定了基础。 针对常用的动态全局链路状态法和基于流量的路由算法存在的不足,提出了一种新的基于流量预测的路由改进算法,可结合流量预测的优势对路由算法加以有效补充,理论分析预计该算法能获得更佳的路由效果。 论文最后总结了课题研究成果在有线公网路由决策、局域网病毒检测、防范非法入侵以及无线网商业业务决策等多方面的参考应用价值。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183;TN915.06

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