基于神經網絡的非線性網絡流量分析與預測.pdf

1、隨著Internet的迅猛發(fā)展，網絡規(guī)模日趨龐大，網絡拓補結構漸趨復雜，越來越需要一種新的網絡規(guī)劃和設計手段來提高網絡設計的客觀性和設計結果的可靠性。網絡流量模型的建立是網絡性能分析、網絡協議設計、網絡規(guī)劃等的基礎。 本文根據實際網絡中測量的大量網絡流量數據，建立一個時間相關的基于神經網絡的流量模型，預測和分析網絡流量狀況。傳統(tǒng)的流量分析建立在線性模型的基礎上，但是由于復雜的拓撲結構和網絡行為，網絡流量表現為…個非線性的系統(tǒng)。本

2、文基于ANN理論提出精度較高的非線性網絡流量預測模型，該模型具有很高的自適應性和魯棒性。 本文不僅闡述了神經網絡模型的構造、預測模型的建立，而且介紹了網絡流量的采集和預處理的一系列具體方法和實現。包括去除離群點，缺損值補足以及白噪聲消除在內的數據處理方法被應用于網絡流量數據的預處理和后處理中，對于預測效果有很大提升。 本文提出的模型，通過在實際網絡環(huán)境上的應用，取得較好效果。本文還根據此模型給出一個實際的流量監(jiān)測與預測系