网络流量预测模型研究
网络流量预测模型的研究与应用

网络流量预测模型的研究与应用随着互联网技术的不断发展和普及,网络已经成为人们日常生活和生产经营中不可或缺的一部分。
而网络流量预测模型,则是网络管理和网络安全的重要工具之一。
网络流量预测模型,是指通过对网络流量进行分析和预测,从而帮助用户及时发现和解决网络问题,保障网络安全和网络正常运行的一种技术手段。
下面,就来探讨一下网络流量预测模型的研究与应用。
一、网络流量预测模型的概述网络流量预测模型,即Network Traffic Prediction,它是一种针对网络流量进行预测的技术手段。
它通过对历史网络流量进行分析和统计,预测网络在未来一段时间内所产生的流量,并提前作出相应的应对措施。
网络流量预测模型主要分为两种,一种是基于统计分析的网络流量预测模型,另一种则是基于机器学习的网络流量预测模型。
基于统计分析的模型,主要是通过对一段时间内的历史网络流量进行分析和统计,找出网络流量的规律和特点,然后通过统计建模的方式,来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是可靠性高,但对数据的要求较高,需要有足够的历史数据作为依据。
而基于机器学习的模型,主要是借助计算机和大数据技术,利用一定的算法和模型,通过对历史网络流量及其他相关因素的学习和分析,来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是精度高、速度快,但对算法和数据处理能力要求较高。
不同的网络流量预测模型,根据其应用场景和需求,可以采用不同的技术手段和方法,如线性回归、神经网络、遗传算法等。
二、网络流量预测模型的应用网络流量预测模型,作为一种重要的网络管理和网络安全工具,其应用范围也越来越广泛。
下面,就来简单介绍一下网络流量预测模型的几种应用场景:1、网络负载均衡网络负载均衡是指在多台服务器上分配网络负载,实现网络资源共享的一种技术手段。
而网络流量预测模型可以通过对网络流量的预测和分析,提前发现网络流量的集中和高峰期,从而采取相应的负载均衡策略,使网络资源的利用更加平衡和高效。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型研究

基于大数据分析的移动网络流量预测模型研究随着移动通信和互联网的普及,移动网络流量不断增加,对于网络运营商和服务提供商来说,准确预测移动网络流量的变化越来越重要。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型成为研究热点,能够帮助提高网络运营效率、优化网络资源分配和改善用户体验。
在移动网络中,流量预测是根据已有的历史数据和相关环境信息,通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的移动网络流量变化趋势。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型利用大数据技术处理庞大的数据集,从而揭示数据背后的规律和趋势。
下面将介绍一些常用的大数据分析方法和模型。
首先,时间序列分析是一种常用的方法,它假设未来的移动网络流量是根据过去的流量值来预测的。
例如,利用ARIMA(自回归综合移动平均)模型可以对流量进行建模,它是一种统计模型,能够通过分析数据的自相关性、趋势和季节性等特征,进行移动网络流量的长期和短期预测。
其次,回归分析是另一种常用的大数据分析方法,它考虑了移动网络流量与其它因素之间的关系。
回归模型通过建立自变量(如时间、天气、节假日等)与流量之间的关系,并利用已有数据进行训练,来进行未来流量的预测。
例如,可以使用线性回归模型或者非线性回归模型(如支持向量机和人工神经网络)来建立流量与时间、天气等因素之间的关系,并进行预测分析。
此外,机器学习方法也被广泛应用于移动网络流量预测中。
机器学习模型可以通过分析大数据集中的复杂关系,来捕捉移动网络流量的非线性特征,从而提高预测精度。
例如,决策树模型可以通过分析各种特征的重要性,构建一棵树形结构,用于预测未来流量。
此外,随机森林、支持向量机、深度学习等机器学习算法也可以用于移动网络流量预测模型的构建。
除了传统的方法,还有一些新兴的技术在移动网络流量预测中得到应用。
例如,基于深度学习的模型能够利用神经网络对大规模的数据进行处理和学习,提取出更多的特征,从而提高预测精度。
此外,时空数据挖掘也是一个研究热点,可以结合用户位置、移动速度和网络拓扑等信息,进行移动网络流量的预测分析。
基于LSTM的流量预测算法研究

基于LSTM的流量预测算法研究随着社会的不断发展,信息技术的普及和流行,网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
人们在生活中不仅需要用到互联网,同时各种设备的智能化、智能家居的普及也促进了网络的更广泛应用和更广泛的需求。
在这个过程中,网络流量的管理、控制和优化成为了一个非常重要且需要解决的问题。
网络流量的不断增加、流量质量的需求以及高效的数据采集与处理,即是网络流量预测算法所面临的核心问题。
为了解决网络流量预测问题,近年来提出了很多算法。
其中最为热门的算法之一是基于LSTM(长短期记忆模型)的流量预测算法,目前被广泛应用于网络流量的预测与分析。
本文将介绍基于LSTM的流量预测算法原理及其在实际应用中的表现。
LSTM是一种专门用于解决长时间序列的问题的循环神经网络模型。
相比于传统的RNN模型,LSTM在更长的时间跨度上有更好的表现。
其核心思想是设计一个特殊的神经元结构,通过控制特殊的输入,能够在长时间序列下有效避免梯度消失/爆炸等问题。
有了这样的设计,LSTM在数据的长距离依赖问题中表现出更好的性能和稳定性。
流量预测算法的核心思想是通过历史数据分析来预测未来的流量变化趋势,以使网络能够做出更合理的流量调配。
流量预测算法所处理的数据在时间序列上是有意义的,例如对于一个月的流量之和,可以将这些流量转化为最近的30天,即为一个时间序列。
这些时间序列可以用来训练LSTM网络,并通过网络学习出一个能够预测未来流量趋势的函数。
需要注意的是,这个函数的抽象程度较高,其释义不仅仅在于具体的数据。
基于LSTM的流量预测算法,其训练数据为历史数据,预测输出为未来数据。
在流量预测算法中,为了能够准确预测未来数据,需要从多个因素入手,例如过去的流量变化趋势、季节性变化、周末/工作日的特殊性等。
基于LSTM的流量预测算法被广泛应用于各种网络流量的预测与分析。
例如,在城乡一体化建设的过程中,基于LSTM的流量预测算法能够有效地预测城乡网络流量的趋势变化,在网络建设过程中对网络结构和参数进行优化和调整,使网络更好地适应未来的发展趋势。
基于增量式学习算法的流量预测模型研究

基于增量式学习算法的流量预测模型研究最近几年来,随着物联网设备的普及以及云计算技术的不断发展,数据的规模和复杂程度越来越大,如何高效准确地预测流量成为了互联网企业和电信运营商所面临的重要问题。
传统的流量预测模型常常基于历史数据来进行建模,但由于环境的复杂性和不确定性,这种模型的准确性往往难以满足需求。
因此,基于增量式学习算法的流量预测模型成为了当前的研究热点之一。
增量式学习算法是针对数据增量的情况下进行学习的一种算法,即通过不断地获取新数据进行模型的调整,以适应数据的变化。
这种算法相对于传统的批量学习算法来说,可以更好地处理实时数据并具有更高的灵活性。
研究表明,基于增量式学习算法的流量预测模型可以有效地避免历史数据对模型预测的影响,并且对于异常流量等情况可以更加灵敏地进行处理。
此外,增量学习算法可以使得模型不断地进行优化,以保证预测的准确性和稳定性。
具体来说,基于增量式学习算法的流量预测模型通常包括以下几个步骤:首先,需要对数据进行标准化和预处理,以消除噪声和异常值的影响,并且提高模型的可解释性。
其次,需要选取合适的特征集合来描述流量的特征,以便于模型的建立和预测。
不同的特征集合对模型的预测结果有着不同的影响,因此需要进行反复实验和分析来确定最优的特征集合。
接下来,基于增量式学习算法建立流量预测模型。
通常采用的方法是基于RBF网络、SVM和决策树等方法,以最小化预测误差为目标,进行模型的训练和优化。
最后,利用建立好的模型进行流量预测。
预测的结果可以通过实时监测来不断地进行调整和优化,以适应流量变化的情况。
总的来说,基于增量式学习算法的流量预测模型可以帮助企业和电信运营商更好地理解用户行为和流量趋势,从而更好地制定相应的业务策略和资源调配方案。
未来,随着大数据技术的不断发展和优化,基于增量式学习算法的流量预测模型有望在更多的领域得到广泛应用。
网络流量预测模型的研究与分析

和 滑 动 平 均 系数 。
对于 F ARI p ,q 模型 的拟合, 需要 先对序列 MA(,d )
lg Obo k f iem) o 1 ( l eo sz c
进 行分数差分,消 除长相 关特性 以后再使  ̄ARMA(,q p )
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0 10 2 0 30 40 50 B0 7 0 80 90 100 0O 00 00 00 00 00 00 00 0 0 0 0
系 数 向 量 P 可 以通 过 下 式 迭 代 求 出 :
p‘= - p P‘ P 1 , P 肿 ap ; , () 2
f 1 =
pi q - q i 七… 七q i j J J 0 、 、 . pi 2 . > q
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一
( 根 公 :0 3 据式, )
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2 0 0 0 4
基于最大熵算法网络流量预测模型研究

摘要 : 究了网络流量准确预测优化问题 。 由于网络资源的调度和传输 速率时变性 较强 , 研 互联 网中对 网络流量 的不确定影 响因素较 多 , 同时由于传统的流量预测模 型精度 不高等缺陷。为解决上 述问题 , 出了一种新 的基 于最大熵算法 建立网络 提 流量 预测模 型。先获得 约束的条 件 , 对记录误 差采 用归一化 处理方 法得到 的, 是从 而记 录误差是模 型根据历史来得 到的预 测 结果 , 用最大熵算法原理来 推测得到的结果分布 , 然后 最后通过算法对 网络 的实际流量进行仿 真预测。实验 的仿真结果 说明 , 此改进方法在预测精确度上 , 比传统的集 中网络流量预测计算方法更胜一筹 , 为网络流量预测优化 问题提供 了依据 。
r a e o k ta f s r d c e y smu ai n T e s lt n r s l h w h tt i meh d h s hg e r d ci n e n t r f c Wa p e itd b i l t . h i ai e u t s o t a h s l w r i o mu o s t o a ih r p e it o
叵 匦垂卜
匝 - [ 三
其 中,
=
I p d () x
() 8
代人熵的定义公式 , 并注意到 I () =1 p x 得: 日:
P ,2 … ,Ⅳ (l , )
=
图 1 网络 流 量 的 预 测 框 图
+I = n
丽
() 9
在上述原理 中 , 大 的问题是 如何 进行 归一化 的处 理 , 最 网络流量会 随着不 同 的时间尺 度下 表现 出相对 应 的不 同的
预测算法相 比, 这种方法的预测准确度要高 出很多 。
网络流量预测模型的研究与分析

74
技 术 交 流
GUI_SetColor(0x00,0xff); 为白色 }
//设置前景为青,背景
3
结语
光转发仪的实现由硬件和软件两部分组成,本文对
( 5 )用户根据自己设计要求,开发所需的应用程 序。 本文仪表主要设计用来完成硬件I 2C 总线和软件模拟 I2C总线轮循访问两个收发光模块地址0xA0和0xA2之间的 数据通讯,并将这两光收发模块的工作温度、波长、收发 光功率动态显示在LCD屏上的功能。程序代码不再列出, 仪表LCD显示结果如图2所示。
FARIMA模型拟合
本文中的样本数据都来自CEM算法产生的FGN序列[2],
采用小波分析法估计出Hurst参数[3],采用赤池提出的AIC 准则来确定阶数 p和 q[3],最后由文献[4]中得到自回归系数 和滑动平均系数。 对于 FARIMA(p , d , q) 模型的拟合,需要先对序列 进行分数差分,消除长相关特性以后再使用ARMA(p,q) 图2 分数差分后的H值(step1000)
网络流量预测模型的研究与分析
作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 陈子文 南京邮电大学信息网络技术研究所 广东通信技术 GUANGDONG COMMUNICATION TECHNOLOGY 2010,30(6)
参考文献(6条) 1.李士宁;闫焱;覃征 基于FARIMA模型的网络流量预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(29) 2.Fronzoni,L;Giocondo M;Pettini,M Experimental evidence of suppression of chaos by resonant parametric perturbations[外文期刊] 1991 3.Hasler,M.Neirynck Nonlinear Circuits 1986 4.Arai,f;Aust,D;Hudson,S PaperLink:A technique for hyperlinking from real paper to electronic content 1997 5.Nasraoui O;Frigui H;Krishnapuram R;Joshi A Extracting Web user profiles using relational competitive fuzzy clustering[外文期 刊] 2000(04) 6.Chen MS;Han J;Yu PS Data mining:An overview from database perspective 1996(06)
基于窗口的网络流量组合预测模型研究

S u n W i do -Ba e t r a fc t dy o n w s d Newo k Tr f i Co bi d Pr dito o e m ne e c i n M d l
YUE n Li g-y ZHENG i -c n u, M ng hu
第2 2卷
21 0 2年 4月
第 4期
计 算 机 技 术 与 发 展
COMPU TER TECHNOLOGY AND DEVEL 0PMEN T
Vo . 2 No 4 12 . Ap . 2 2 r 01
基 于 窗 口的 网络 流 量 组 合 预 测 模 型 研 究
岳玲 玉 ,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ明春 郑
( e to n gm n adE oo c ,h d n r l iesy J a 5 0 4 C ia D p.f Maa e e t c n mi S a o gNoma Un ri , n 2 0 1 , hn ) n s n v t in
Absr c :n t e d v l p n r c s fc mmu i a o e wo k tc n l g t e n t r rf c mo e i g a d p e i t n h sawa sb e t a t I h e e o me tp o e so o n c t n n t r h o o y,h e wo k ta f d l n r d c i a l y e n i e i n o c n e n d I r e et rmo e n r d c t r r f c, fe t ey i r v e n t r p e d u fz fo s e g e e c n o c r e . n o d rt b te d la d p e i t wo k t f e fc v l mp o e t e wo k s e d a t a n, t n t n t o — O ne ai i h n i i i r h h sr c o f n t r na e n , o i e r d c o d li t d e n t i a e , i h i cu e r ee p n n i mo t i g mo e tu f n o e wo k ma g me t a c mb n d p e i t n mo e ssu i d i sp p r wh c n l d st e x o e t s o n d l i i h h l a h n e r ln t r d 1 F r t i to c h c a im ft o i e r d c o d l a h n t wo s b-mo es a e d - a d BP n u a e wo k mo e . is ,n r u e t e me h n s o e c mb n d p e i t n mo e d t e e t u d h i n h d l r e
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通信机房监控系统采用S O A P 传输协议,这个协议是新时期 Web S e rvice 服务和物联网体系中的一种存在的标准传输协 议 ,S O A P 协议定义了一个完善的逻辑业务服务请求者和逻辑 业务服务提供者之间相关的信息传输规范,促使X M L 数据传 输更加安全,S O A P 协议采用了传统的互联网传输协议,使物 联网作为数据传输的标准模式进行传输,可以为用户提供一 个 格 式 化 的 相 关 协 议 信 息 ,并 且 能 够 承 载 相 关 的 物 联 网 传 输 协 议 ,这些协议主要包括以下几个关键方面,S O A P 封套信息、 S O A P 编码规则、S O A P R P C 进行逻辑业务处理表示等。S O A 能够更好的实现信息的加工和服务,首先用户可以获取相关 的信号数据,接着可以分析信号的类型,如果信号为抽取信号, 就可以实现数据抽取功能;如果信号为引用数据失效信号,则 可以将其划分到响应弓丨用数据失效弓丨擎中;如果信号为数据 已变更信号,则可以将数据推送到数据库中;如果信号为即时 获 取,可以启动即时获取数据操作引擎。操作完成之后,这些 数据均可以持久化地保存到数据存储器中,保证数据的及时 处 理,进一步实现数据的加工和服务。通信机房监控系统是 现 代 无 线 通 信 的 一 个 重 要 标 志 ,物 联 网 采 用 自 适 应 技 术 ,可以
文 献 标 识 码 :A
文 章 编 号 : 1673-1131(2017)08-0191-04
The R eserch o f N etw ork T raffic P rediction M odel
C h e n G u a n g j u 1, L ia n g P e n g 2, W a n g K u n 3 (1. U n it 94750 o f P L A , Liancheng Fujian 366200, China; 2. U n it 94937 o f P L A , H angzhou Zhejiang 310021, China;
摘 要 : 针对当前网络通信业务量大,业务种类多的特点,对近年来网络流量预测模型研究现状进行了综述,分析了多种网 络 流 量 预 测 模 型 ,针 对 网 络 流 量 的 不 同 特 点 对 各 种 模 型 从 计 算 复 杂 度 、应 用 场 合 及 适 用 范 围 等 方 面 展 开 比 较 分 析 。比较
3. U n it 94872 o f P L A , Zhangshu Jiangxi 331204, China) A b s tra c t:F o r the characteristics o f the current netw ork com m unication traffic, this paper presents an o ve rvie w on the study o f m odels for netw ork traffic prediction in recent years, aห้องสมุดไป่ตู้alyzes different kinds o f netw ork traffic prediction models. In v ie w o f the different characteristics o f netw ork traffic, the m odels are analyzed and com pared fro m the aspects o f com putational co m plexity, application and scope o f application. T h e results prove that prediction m odel should correlate to traffic characteristics and scene tightly. It needs to select the appropriate prediction m odels according to the target and the specific characteristics o f netw ork traffic. k e y w o rd s : long range dependence; short range dependence; linear prediction; nonlinear prediction; com bination Prediction
2017年 第 8 期 (总第 176 期)
信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS
2017 (Sum. No 176)
网络流量预测模型研究
陈 广 居 \ 梁 鹏 2, 王 坤 3
(1.94750部 队 福 建 连 城 366200;2.94937部 队 浙 江 杭 州 310021 ;3.94872部 队 江 西 樟 树 331204)
结 果 表 明 ,预 测 模 型 与 所 分 析 流 量 特 性 及 应 用 场 合 关 系 密 切 ,在 具 体 应 用 中 应 充 分 考 虑 预 测 目 标 和 具 体 的 网 络 流 量 特
点 ,选择合适的预测模型。
关 键 词 : 短 相 关 ;长相关;线性预测;非线性预测;组合预测
中 图 分 类 号 :TH393
据 ,通过建立适当的数学模型对将来的流量状态进行预测。因 此 ,掌握网络流量的特点对提高预测的精度和深入分析预测 本 质 尤 其 重 要 。在 当 前 的 一 些 网 络 流 量 预 测 资 料 中 ,大部分 的研究重点是对网络流量特性的数学分析,单纯针对网络流 量 进 行 预 测 的 研 究 不 多 ,与 之 对 应 ,这 一 领 域 的 研 究 在 河 流 流 量 、道路交通、金融分析等领域中有较多的应用。本文对近年 来 网 络 流 量 预 测 算 法 研 究 现 状 进 行 了 综 述 ,分 析 了 多 种 网 络 流 量 预 测 模 型 ,并 结 合 不 同 的 网 络 流 量 特 性 对 各 种 模 型 的 适 用 范 围 及 应 用 场 合 进 行 了 分 析 比 较 ,最 后 得 出 结 论 ,虽 然 智 能
〇 引言
网络流量是网络运行的重要指标,其反映了网络的运行 状 态 ,近年来网络流量建模和预测成为人们的研究热点。针 对网络流量特性进行建模是网络设计规划和网络状态分析的 前 提 ,也对网络管理与故障处置、新的网络协议的开发以及提 高网络运行服务质量具有重大意义;网络流量预测模型的研 究 对 于 更 好 地 理 解 网 络 业 务 的 性 能 和 规 律 、规 划 网 络 设 计 、决 定 网 络 拥 塞 控 制 、应 用 于 网 络 安 全 、网 络 管 理 的 异 常 检 测 、提 高服务质量意义深远。网络流量预测以过去的流量数据为依