网络流量行为的态势分析与预测
网络流量分析预测研究
摘要 ：本 文 主要 针对 ｋ ｍｅ ｓ 法存在 的 问题 ，进 行 了改进 ，并运 用该 算 法对对 网络 流量 进行 了分析预 测研 究 。 － ａ 算 ｎ 关键 词 ： 网络 流 量 ；分析 ；预 测 中图分类号：Ｔ ３ ３ ６ 文献标识码 ：Ａ 文章编号：１０－ ５９（ １） ９ ０５ — ２ Ｐ ９． ０ ０７ ９９２ ２ ０— ０３ ０ ０
计 算机 光盘 软件 与应 用
２１ ０ ２年第 ｏ ９期
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ 工 程 技 术
网络流量 分析 预测 研究
彭 勋 （ 南华大学第一附属 医院网络信息科 ，湖 南衡 阳
４ １０ ） ２０１
数据 进行 分析 ，筛 选 出可 能 的异 常时 间点 ，每 一条 数据 的属 性代 表 该时刻 整个 网络 上 流量 的分 布情 况 ，即 以 Ｐ维 列 向量来 描述 。 本文 选取 源 Ｉ Ｐ地址 、 目的 Ｉ 址 、端 口号作 为表 示 流量 的特 征 Ｐ地
网络安全态势评估与威胁情报分析
网络安全态势评估与威胁情报分析随着互联网的迅猛发展和普及，网络安全问题日益突出。
作为一个专业网络安全员，我们的职责之一就是进行网络安全态势评估和威胁情报分析，以保护网络系统的安全和稳定。
本文将从网络安全态势评估和威胁情报分析两个方面进行探讨。
一、网络安全态势评估网络安全态势评估是指对网络系统的安全状况进行全面、系统的评估和分析，以识别潜在的安全风险和漏洞，并制定相应的安全策略和措施。
网络安全态势评估主要包括以下几个方面：1. 系统漏洞扫描：通过对网络系统进行漏洞扫描，发现系统中存在的安全漏洞，并及时修补，以防止黑客利用这些漏洞进行入侵。
2. 网络流量分析：对网络流量进行分析，识别异常的流量模式和行为，及时发现并应对网络攻击和入侵。
3. 安全事件监测：建立安全事件监测系统，实时监测网络中的异常行为和安全事件，及时响应并采取措施，以保障网络的安全。
4. 安全策略评估：评估和审查现有的安全策略和措施，发现存在的问题和不足，并提出改进和加强的建议。
二、威胁情报分析威胁情报分析是指对网络威胁情报进行收集、整理、分析和利用，以提前预警和防范网络攻击和威胁。
威胁情报分析主要包括以下几个方面：1. 威胁情报收集：通过各种渠道和手段，收集来自互联网和其他安全组织的威胁情报，包括黑客攻击技术、新型病毒和木马等。
2. 威胁情报整理：对收集到的威胁情报进行整理和分类，建立威胁情报库，以便于后续的分析和利用。
3. 威胁情报分析：对威胁情报进行深入分析，研究攻击者的行为模式、攻击手段和目标等，以便于更好地了解和预测网络威胁。
4. 威胁情报利用：将分析得到的威胁情报与自身网络系统进行对比和匹配，识别潜在的威胁和攻击目标，并采取相应的安全措施和防护策略。
总结：网络安全态势评估和威胁情报分析是网络安全工作中的重要环节。
通过对网络系统的全面评估和威胁情报的深入分析，我们可以及时发现和应对潜在的安全威胁，保障网络的安全和稳定。
作为网络安全员，我们应不断提升自身的技术能力和专业素养，不断学习和研究最新的网络安全技术和威胁情报，以应对日益复杂和多样化的网络安全威胁。
交通网络流量异常检测与态势预测算法
交通网络流量异常检测与态势预测算法随着城市交通的日益拥堵，交通网络的流量监测和预测变得尤为重要。
交通网络流量异常检测与态势预测算法为实现交通管理的智能化提供了重要的技术支持。
本文将介绍交通网络流量异常检测与态势预测算法的原理和应用。
一、交通网络流量异常检测算法交通网络流量异常检测的目标是从海量的交通数据中识别出异常情况，如交通拥堵、事故等。
常用的交通网络流量异常检测算法主要有以下几种：1. 基于统计学方法的异常检测算法该算法通过对交通数据进行统计分析，建立对比参照，识别出与正常情况偏离较大的数据点，从而判断交通流量是否异常。
例如，可以利用时间序列分析方法，比较实际流量与历史平均流量之间的差异，从而找出异常情况。
2. 基于机器学习方法的异常检测算法这种算法利用机器学习的技术，通过对交通数据进行训练和学习，构建异常检测模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。
通过对大量的训练数据进行学习，模型可以识别出未知数据的异常情况。
3. 基于深度学习方法的异常检测算法随着深度学习技术的发展，深度学习在交通网络流量异常检测中得到了广泛应用。
深度学习算法可以通过对交通数据进行多层次的特征提取和学习，从而获取更准确的异常检测结果。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
二、交通网络态势预测算法交通网络态势预测算法旨在通过历史交通数据和当前流量状况，预测未来交通网络的流量情况，为交通管理提供参考依据。
常用的交通网络态势预测算法包括以下几种：1. 基于时间序列分析的预测算法该算法利用时间序列的特性，通过对历史交通数据的分析，建立时间序列模型，从而预测未来的交通流量情况。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）和季节性自回归移动平均模型（SARMA）等。
2. 基于回归分析的预测算法回归分析是一种通过建立特征变量与目标变量之间的关系模型，预测目标变量的方法。
基于神经网络的网络流量分析与预测研究
基于神经网络的网络流量分析与预测研究随着网络技术的不断发展，互联网已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在日常使用网络的过程中，我们经常会遇到网络延迟、卡顿等问题，这些都与网络流量的控制和管理有着重要的关系。
因此，研究如何对网络流量进行有效的分析和预测，具有非常重要的意义。
神经网络是机器学习中的一种重要算法，可以通过模拟人类大脑的运作方式，来实现对数据的预测和分类。
在网络流量分析和预测的应用中，神经网络也发挥着重要的作用。
接下来，本文将从神经网络的原理、应用以及网络流量分析和预测等方面进行详细阐述。
一、神经网络的原理神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，其最基本的单元是神经元。
神经元通过接收输入信号，并通过神经元之间的联系，最终输出一个结果。
通常来说，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外界输入信号，并将其转化为神经元能够处理的形式。
隐藏层通过对输入层的处理，提取输入信号的特征；输出层则根据隐藏层的输出结果，输出最终的预测结果。
相对于其他的算法，神经网络的优势主要体现在以下几个方面：1. 具有强大的自适应性能。
神经网络可以对输入的数据进行自适应的学习和调整，从而能够更好地应对复杂和多变的问题。
2. 具有强大的非线性拟合能力。
对于非线性的问题，神经网络可以通过调整网络结构和参数，来实现更好的拟合效果。
3. 具有良好的泛化能力。
神经网络可以对未见过的数据进行有效的预测，从而能够更好地应对未来的情况。
二、神经网络在网络流量分析和预测中的应用神经网络在网络流量分析和预测中的应用，主要涉及到以下几个方面：1. 网络流量分类。
通过对网络流量的特征进行提取和分类，可以对网络中的不同数据流进行区分和处理。
例如，可以将网络流量划分为HTTP、FTP、SMTP等类别，以便对不同类型的流量进行有针对性的优化和管理。
2. 网络攻击检测。
神经网络可以通过对网络流量中的异常数据进行检测和处理，从而实现对网络攻击的防范和应对。
网络安全态势感知与预测技术
网络安全态势感知与预测技术网络安全是指保护网络信息系统和网络资源免受非法侵入、病毒攻击、网络钓鱼等威胁的一种综合性技术。
在如今信息技术高度发达的时代，网络安全问题变得尤为严重和复杂。
为了提高网络安全保护水平，网络安全态势感知与预测技术应运而生。
本文将深入探讨网络安全态势感知与预测技术的重要性、现状和未来发展方向。
一、网络安全态势感知技术网络安全态势感知是指通过对网络环境和网络活动的实时监测、分析和评估，及时发现网络威胁和攻击行为，提供有效的决策支持和响应措施的能力。
网络安全态势感知技术主要包括以下几个方面：1.实时监测和检测：通过网络日志分析、入侵检测系统(IDS)、网络流量分析等手段，实时监测网络流量、主机行为、入侵事件等，及时发现异常和潜在的安全威胁。
2.威胁情报分析：通过收集、分析和挖掘网络威胁情报，了解黑客攻击手段、漏洞信息、恶意代码等，为网络安全决策提供依据。
3.行为识别和分析：通过建立网络行为模型，对网络活动进行识别和分析，判别正常行为和异常行为，发现潜在威胁。
4.安全事件响应：依据前述监测和识别结果，及时采取相应的安全措施，阻止攻击行为的继续发展，并进行事件溯源和取证。
二、网络安全态势预测技术网络安全态势预测是指通过对网络威胁和攻击行为的分析和挖掘，预测未来的网络安全态势和潜在的威胁，并提前采取相应的安全策略和措施。
网络安全态势预测技术主要包括以下几个方面：1.数据挖掘和机器学习：通过收集和分析大量的网络数据和安全事件，应用数据挖掘和机器学习算法，发现潜在的威胁模式和攻击行为规律，从而做出相应预测。
2.威胁情报分析：继续收集、分析和挖掘网络威胁情报，了解威胁演化趋势、攻击手法的发展等，为网络安全决策提供长期的预测信息。
3.安全风险评估：通过对网络系统和资源的安全风险评估，分析和评估不同威胁下的安全后果，提前采取相应的安全措施和规划。
4.预警和预防措施：依据预测结果，提前发出安全预警，及时调整网络安全策略和措施，预防潜在威胁的发生和事故的扩大。
网络攻击态势分析与预警
网络攻击态势分析与预警网络攻击态势分析与预警是保障网络安全的重要环节，通过对网络攻击态势的及时分析与预警，可以有效减少网络安全风险并防范潜在的网络攻击。
网络攻击态势分析与预警主要包括以下几个方面：首先，网络攻击态势分析是指对网络空间中各种攻击活动的持续跟踪和分析，通过对攻击行为的特征、方式和目的进行研究，了解攻击者的动机和手段，可以帮助网络安全团队更好地制定防御策略。
网络攻击态势分析的关键是收集、整合和分析网络攻击的相关信息，包括攻击日志、恶意代码样本、黑客论坛情报等，通过建立有效的数据挖掘和分析模型，及时发现网络攻击的迹象，提高网络安全的警惕性。
其次，网络攻击态势预警是指在网络攻击发生之前提前做好预警工作，通过监控网络流量、检测异常行为和分析网络活动趋势，及时发现可能的网络安全威胁，预警系统可以通过实时监控网络流量、数据包内容和系统日志等方式，自动检测出异常活动，并触发警报，提示网络安全团队采取相应的防御措施。
网络攻击态势预警的关键是建立高效可靠的监测系统和预警机制，采用先进的技术手段和算法进行数据分析和异常检测，确保能够及时准确地发现网络攻击活动，提高网络安全的响应速度和准确性。
另外，网络攻击态势分析与预警还需要关注网络安全态势的动态变化和发展趋势，随时更新网络安全事件和威胁情报，及时调整预警策略和应对措施，维护网络安全态势的稳定和健康。
网络攻击态势分析与预警的最终目标是建立全面系统的网络安全防护体系，提升网络安全的整体能力和水平，保护网络信息系统的安全运行和正常服务。
总的来说，网络攻击态势分析与预警是网络安全防护的重要组成部分，通过对网络攻击态势的深入分析和有效预警，可以有效识别网络安全威胁并采取相应的应对措施，提高网络安全的整体防护能力，确保网络信息系统的安全可靠运行。
希望各个网络安全团队能够加强对网络攻击态势的监测和分析，及时发现和应对潜在的网络安全风险，共同维护网络空间的安全与稳定。
网络流量的特征分析与识别技术研究
网络流量的特征分析与识别技术研究一、引言随着互联网的发展，网络流量成为网络中的重要数据之一，对于网络的性能监测和安全分析都有着至关重要的作用。
网络流量的特征分析与识别技术能够帮助我们了解网络流量的基本特征，判别流量的来源与去向，以及数据包的类型和协议，为网络管理者和安全管理员提供必要的指导和决策依据。
二、网络流量特征分析技术网络流量特征分析技术主要包括流量的统计特性、时空特性和行为特征的分析。
1. 统计特性分析统计特性主要指网络流量中的一些重要特征，如数据的大小、持续时间、发送方和接收方的IP地址、端口号和协议等。
统计特性分析能够帮助我们识别常见的流量类型，如HTTP、FTP、DNS 和SMTP等应用流量，同时也能识别网络钓鱼、DDoS攻击等恶意流量。
2. 时空特性分析时空特性是指网络流量在时间和空间上的变化特征。
对于时间变化的分析主要包括流量的变化趋势和周期性分析，能够帮助我们更好地理解网络流量的变化模式。
而空间特性主要关注流量的来源和去向，包括流量的流向、地理分布等，能够帮助我们找出异常流量和黑客攻击的来源。
3. 行为特征分析行为特征是指流量内在的、与网络协议和应用相关的特性。
行为特征分析可以发现流量中存在的恶意行为，例如病毒、木马和僵尸网络等，以及涉及隐私泄露和危险信息的行为。
三、网络流量识别技术网络流量识别技术是基于特征分析，对不同类型的流量进行分类和归纳，可以帮助我们快速识别网络的异常行为和安全威胁。
目前常见的流量识别技术主要包括深度学习、机器学习和模式匹配等技术。
1. 深度学习深度学习网络是基于神经网络的一种流量分类方法。
相较于传统的机器学习方法，深度学习更加准确且具备更好的泛化能力。
利用深度学习模型，可以提高准确率和识别速度，对于大量的数据和复杂的流量分析任务具有很好的适应性。
2. 机器学习机器学习是一种非常常见的流量分类技术，主要利用有监督和无监督的算法对流量进行分类分析。
其中，有监督学习算法包括SVM、决策树、k-最近邻等，无监督学习算法主要包括聚类分析、数据关联规则、模糊聚类和奇异值分解等。
移动互联网与流量经济的发展趋势分析
移动互联网与流量经济的发展趋势分析随着互联网技术的不断革新和普及，移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在过去的几年里，随着5G技术的发展以及移动终端设备的不断普及，移动互联网市场呈现出了蓬勃发展的态势。
同时，流量经济也成为了互联网行业中越来越重要的发展趋势。
本文将从多个角度来分析移动互联网与流量经济的发展趋势，以及它们对经济、社会和人们的生活带来的影响。
第一章移动互联网的发展趋势1.1 5G技术的发展5G技术是目前移动互联网最受关注的领域之一，它不仅具有高速、低延迟等特点，而且能够实现更好的网络覆盖和可靠性。
这些特点使得5G技术在未来的发展中将成为移动互联网的重要支撑。
5G技术能够支持更高速的移动数据传输，这将会促进更多的在线创新和应用的产生。
而且，随着5G技术全面普及，更多的公司将会涌入该领域，推动互联网技术的不断创新与发展。
1.2 移动互联网的生态系统移动互联网的生态系统包括移动应用、移动终端、网络与软件等多个方面。
由于移动互联网的生态系统涉及到多个行业和领域，因此移动互联网的发展趋势也需要综合考虑多个因素。
例如，移动应用的创新、软件的开源、移动终端的升级和优化等方面都将会影响移动互联网市场的发展。
1.3 移动互联网的用户需求移动互联网的用户需求越来越多元化，人们通过移动互联网获取信息、交流、购物、娱乐等方面的需求不断增加。
随着用户需求的不断变化，互联网产品和服务也需要不断地创新和升级。
因此，移动互联网的用户需求将成为移动互联网市场发展中的重要因素。
第二章流量经济的发展趋势2.1 流量经济的定义流量经济是指在互联网环境下，以流量为基础形成的一种商业模式。
流量经济的核心就是流量价值的创造、变现和分配。
在流量经济中，访问量、下载量、转发量等都是重要的流量指标。
流量经济以庞大的用户群体、丰富多变的内容和广告形式等活跃商业模式，成为网络经济当中一个极为关键的核心。
2.2 流量经济的特点流量经济的特点主要有以下几个方面：（1）信息不对称性：在流量经济市场中，信息不对称性往往会导致市场失灵，因此需要进行有效的监管和管理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
网络流量行为的态势分析与预测
作者：汤霖
来源：《电脑知识与技术》2011年第21期
摘要：在不断变化的现实网络环境中，流量参数之间的关系是相当复杂的，呈现的一般都是非线性规则，所以我们根据人工神经网络理论构造出以BP神经网络为核心的流量预测模型，对网络流量行为进行有效的态势分析进而产生预测流量的方案，并结合公司日常的网络管理加以应用，为企业用户提供更好的体验服务。
关键词：网络；预测模型；BP神经网络
中图分类号： TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)21-5098-02
Network Flow Behavior of the Situation Analysis and Prediction
TANG Lin
(Communication and Information Engineering College, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
Abstract: Real network environment is constantly changing, the flow relationship between variables is complex, usually showing a strong non-linear law. This article is introducing the series forecast within the theory and human nerve cell network based on BP neural network was designed based on the traffic forecasting model, given an effective traffic prediction programs, and applied to the company's network management, to provide users with better services.
Key words: network; forecast model; BP neural network
随着网络技术日新月异的发展和网络规模的不断扩大，网络体系结构越来越复杂，网络设备的类型和网络上所承载的业务种类不断增加，这些因素都导致网络出现各种性能或故障问题的可能性大大增加。
本文就是在这样的研究背景及意义下，提出了一个网络流量分析与预测模型。
该模型采用了BP （Back Propagation 反向传播）神经网络技术，具有自学习能力，可以有效地解决现有的许多流量采集系统中的问题。
该模型的流量采集部分基于MRTG软件，同时在流量图生成模块里结合数据库工具RRD，并在某公司网络环境下，用试验结果来验证该预测分析模型，即可获得相对准确的预测精度和较强的适应力。
1 网络流量分析预测模型
1.1 确立预测对象
某公司网络中出口防火墙的流量信息是进行预测分析的基础，我们采取对防火墙流量的流入和流出情况进行系统分析，选用适合的方法进行预测，进而产生预测结果。
尽管导致网络设备上实际带宽变化的条件具有多重性和量化困难，但是带宽变化的态势在时间上是一种逐步推进的过程，有一定的规律可循。
基于网络流量带宽的这一特征，我们通过预测网络节点端口带宽占有率，从而间接达到网络节点端口流量预测的目的。
1.2 预测模型的构造设计
公司为了达到网络管理的有效性，通常网络流量模式是它们所运用的一个非常必要的方法，因此，准确、严格的数据采集方式，是能够建立一个很好的模型为网络流量，这样才能够满足模型对数据的采集的需求。
以预测模型为例，它的核心网络系统能够分为三个独立的模块，这是按照系统的功能来划分，它们是：流量数据采集、流量图生成、流量预测。
见图1。
当采集到的网络数据，需要对它的数据进行流量图的生成，以便测试需求，而且更加直观地观察到。
究竟采用何种方法来对网络进行监控，才能提高它的安全性，这是快速网络发展的今天必须面对的，而其越来越多的人希望通过简单的网络操作，来达到对网络中的数据或者信息监控，本文将介绍一种高效的管理手段：MRTG。
它其实是一个管理工具，通过SNMP网络协议来监控网络中的一些信息，最终会把一些有用的信息很直观的反馈给用户，主要是以包含PNG图形的HTML文档来表示的。
当然，MRTG也有它定时刷新数据流量的功能弊端，首先，MRTG它不能够将需要的信息长时间的进行保存，这样一来，会给以后对数据的查询以及统计带来了困难，同样，它的运行效率不高也是其中一个问题。
但是还会有其他一些工具来弥补这些弊端和不足，那就是MRTG与RRDTOOL这个工具的完美结合，通过这2个工具的搭配使用能够很好的解决这个问题。
2 实验结果分析
2.1 实验数据的采集
我们采用公司局域网，所以，核心的采集技术是使用公司网络中出口防火墙进行数据采集。
数据采集使用MRTG+RRD来进行的，MRTG的数据流量是设计两个方面，简单介绍下，一是，接受数据的过程量，二是，进行写的过程量。
2.2 实验结果
见表1。
我们可以使用带宽的占有率来进行预测模型，在测试过程中，主要采用时间回返法来进行取样，比方说，可以往上推10分钟，并且取得每1分钟的网络节点的时刻的网络数据流量，并且把获得到得前10个数据作为标准的输入，并且和第11个的数值作为比较，并且把得到的神经元个数作为输出。
下面有图表为例，可以参考下它们之间的关系，也就是针对输入、输出为例：
1）网络节点端口在t-25分钟时刻的带宽占有率；
2）网络节点端口在t-20分钟时刻的带宽占有率
3）网络节点端口在t-15分钟时刻的带宽占有率
4）网络节点端口在t-10分钟时刻的带宽占有率
5）网络节点端口在t-5分钟时刻的带宽占有率
6）网络节点端口在t分钟时刻的带宽占有率
7）网络节点端口在t+5分钟时刻的带宽占有率
要尽可能多，但是也不限于最多的样本取样，就以2500个样本为例，用它们来进行网络进行训练，并把1000个样本作为测试的输出样本，知道的数据会被保存在两种模式下，一是数据库，二是文本文件。
我们在进行测试之前，都会对从网络节点端口获得到得数据进行规定的function进行处理，实现统一功能化管理和处理，并且使它们的输入范围保留在0到1之间，这样做，是为了防止网络出现意想不到的错误，更甚者会出现网络的麻痹等相关问题。
3.3 实验分析
一般情况下，会对选取的网络模型进行一些测试性质的操作，主要包含以下几点：对模型进行训练、进行测试操作并且进行结果数据的预测。
所以，在预测模型正在进行测试操作的时候，期望测试中的带宽的占有率，能够与实际中获得到的带宽占有率保持一致性，这样也就代表它们之间的差别很少，只有在这样的网络结构中，可以通过对模型进行训练，这是一种重复性质的训练，直到它得到的误差达到了满意的结果。
对当前网络数据的带宽进行预测，得出的效果图2所示。
通过图2获得图形和数据，要对它进行训练，直至它的数据显示得到收敛，也就是使它们的图形更为接近，当的训练次数是大约200次及以上的时候，获得的图形如图3所示。
通过图3可以很清楚地看到，这两条线具有很高的接近度，但是图形中会出现峰值过高的现象，这是可以理解的，主要原因分析是因为公司局域网络的不稳定性造成的。
3 结束语
通过我们的实验数据，可以分析出当预测模型在对网络采集到的数据进行模拟分析时，只有当预测模型的网络带宽占有率的数值，与网络数据节点的各个流量数据的占有率之间，它们之间的误差出现最小值时，才能达到的要求，也就是说，当它们的误差超出所预期的范围时，可以使用BP神经网络系统，对它们进行实时的训练模拟，尽量大地降低它们的误差范围，而且，当这两个占有率数据惊奇地接近的时候，这才是预测模型达到了效果，所以，在那个时候才能够对的网络数据预测模拟模型，使用采集测试样本的数据进行测试，当得出的结果符合上面的条件时的模型的评价才是合适有效的模型。
参考文献：
[1] Borgnat P,Dewaele G,Fukuda K.Seven years and one day: Sketching the evolution of Internet traffic[C]//Proc Of the 28th Conf.on Computer Communications (INFOCOM 2009). Rio de Janeiro: IEEE, 2009:711-719.
[2] 刘杰,黄亚楼.基于BP 神经网络的非线性网络流量预测[J].计算机应用,2007,27(7):1770-1772.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。