基于時(shí)間相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量建模與預(yù)測(cè)研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)測(cè)量是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效管理、維護(hù)和安全保障的重要手段,通過(guò)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的分析,可以了解網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行環(huán)境以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)狀態(tài)等方面的情況,為網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)或改建提供必要的參考。在網(wǎng)絡(luò)測(cè)量范疇內(nèi),由于網(wǎng)絡(luò)流量融合了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)時(shí)所有的信息,是最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的測(cè)量數(shù)據(jù),因此對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的分析與研究格外重要。而隨著物聯(lián)網(wǎng)、泛在網(wǎng)絡(luò)等概念的提出,下一代互聯(lián)網(wǎng)骨干網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)之間、局域網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)大幅度增長(zhǎng),互聯(lián)網(wǎng)流量即將邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。在大

2、數(shù)據(jù)流量背景下,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)類別的急劇增加導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量性質(zhì)發(fā)生改變,傳統(tǒng)的流量模型已不適用于當(dāng)今乃至下一代互聯(lián)網(wǎng)流量的分析與預(yù)測(cè),因此對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量建模的研究勢(shì)在必行。
　　網(wǎng)絡(luò)流量模型可以生成不同特征的流量數(shù)據(jù),用于檢驗(yàn)新型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功能與質(zhì)量,有助于衡量網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與業(yè)務(wù)流量之間的匹配問(wèn)題,對(duì)研發(fā)下一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)流量模型還可用于流量的預(yù)測(cè):做為一種重要的預(yù)警手段,網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)結(jié)果指明了網(wǎng)絡(luò)流量未來(lái)的趨勢(shì),可根

3、據(jù)這種趨勢(shì)調(diào)整相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源,保證網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量;通過(guò)對(duì)流量預(yù)測(cè)值的分析,依據(jù)相應(yīng)判別準(zhǔn)則,能夠提前發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常,及時(shí)采取有效措施,將損失減小到最低。本文旨在建立能夠刻畫網(wǎng)絡(luò)流量特性和預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量趨勢(shì)的兩類模型,主要研究?jī)?nèi)容可歸納為以下幾個(gè)方面:
　　第一,網(wǎng)絡(luò)流量特性的分析與研究。網(wǎng)絡(luò)流量的特性是網(wǎng)絡(luò)流量建模的基礎(chǔ)。首先,從數(shù)學(xué)角度分析了泊松過(guò)程的二階矩函數(shù)無(wú)窮級(jí)數(shù)與自相似過(guò)程的二階矩函數(shù)無(wú)窮級(jí)數(shù)之間的差異;然后,給出了泊松過(guò)

4、程和自相似過(guò)程在不同尺度下的聚合流量變化趨勢(shì),分析表明自相似網(wǎng)絡(luò)流量的尺度特征是由其長(zhǎng)相關(guān)性質(zhì)所引起,說(shuō)明長(zhǎng)相關(guān)性質(zhì)是刻畫網(wǎng)絡(luò)流量建模的關(guān)鍵;最后對(duì)幾種典型的網(wǎng)絡(luò)流量模型進(jìn)行了比較,重點(diǎn)討論了ON/OFF模型和ARMA類模型的特點(diǎn)和建模過(guò)程,為后文C-ON/OFF模型和EMD-ARMA模型的建立提供了必要的理論基礎(chǔ)。
　　第二,C-ON/OFF模型的建立。針對(duì)以往的長(zhǎng)相關(guān)流量模型計(jì)算復(fù)雜度較高且大多數(shù)模型物理意義不明確的問(wèn)題,在研

5、究了ON、OFF周期持續(xù)時(shí)間呈重尾分布的多個(gè)ON/OFF源合成流量性質(zhì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)中廣泛存在的網(wǎng)絡(luò)用戶行為趨同性對(duì)現(xiàn)有ON/OFF模型進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)對(duì)Hurst參數(shù)和自協(xié)方差函數(shù)衰減速度兩項(xiàng)指標(biāo)的分析,確立了各ON/OFF源之間相關(guān)性與合成流量長(zhǎng)相關(guān)性的關(guān)系?；谝陨辖Y(jié)果,建立了一個(gè)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算復(fù)雜度低、物理意義明確的網(wǎng)絡(luò)流量模型——C-ON/OFF模型,并通過(guò)對(duì)C-ON/OFF模型參數(shù)的定量分析,得到了模型參數(shù)與生成流量長(zhǎng)

6、相關(guān)性的內(nèi)在聯(lián)系,進(jìn)一步揭示了網(wǎng)絡(luò)流量長(zhǎng)相關(guān)性質(zhì)與網(wǎng)絡(luò)趨同性之間的關(guān)系,對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)流量建模研究提供了技術(shù)參考。
　　第三,EMD-ARMA模型的建立。通過(guò)分析經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸膺^(guò)程,從理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面證明并驗(yàn)證了長(zhǎng)相關(guān)流量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庵蟮玫降墓逃心Ｊ胶瘮?shù)是短相關(guān)流量數(shù)據(jù)。短相關(guān)模型具有比長(zhǎng)相關(guān)模型復(fù)雜度低的優(yōu)勢(shì),因此,采用短相關(guān)模型對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蟮牧髁繑?shù)據(jù)進(jìn)行建模?；诮?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾娜ラL(zhǎng)相關(guān)作用,以及ARMA模型的

7、低復(fù)雜度優(yōu)點(diǎn),提出了EMD-ARMA模型,詳細(xì)討論了EMD-ARMA模型的建立過(guò)程,分析比較了EMD-ARMA的參數(shù)估計(jì)方法。針對(duì)兩類實(shí)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù),在歸一化自協(xié)方差指標(biāo)下,檢驗(yàn)了EMD-ARMA生成流量的性質(zhì),結(jié)果顯示EMD-ARMA模型不但能夠有效去除網(wǎng)絡(luò)流量的長(zhǎng)相關(guān)性,而且可明顯降低流量模型的計(jì)算復(fù)雜度,為后文的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
　　第四,基于EMD-ARMA模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)。證明了在均方誤差最小條件下的

8、網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)間序列廣義最優(yōu)預(yù)測(cè)值的存在性和唯一性,并研究了線性條件下的最優(yōu)均方預(yù)測(cè)值的性質(zhì)。給出了EMD-ARMA模型的單步和多步預(yù)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu):針對(duì)單步預(yù)測(cè)系統(tǒng)中存在的誤差問(wèn)題,提出了一種提升精度的方法,并依此對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn),簡(jiǎn)化了模型,降低了模型的計(jì)算復(fù)雜度;推導(dǎo)了多步預(yù)測(cè)系統(tǒng)中預(yù)測(cè)誤差與預(yù)測(cè)步長(zhǎng)的數(shù)學(xué)關(guān)系,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)上述關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證,并根據(jù)多步預(yù)測(cè)系統(tǒng)中更新數(shù)據(jù)的信息量,給出了多步預(yù)測(cè)條件下的預(yù)測(cè)值修正方法。仿真結(jié)果表明,