基于時空的多源數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,人們的生活與工作越來越便利。但是人們在利用互聯(lián)網(wǎng)進行生活與娛樂的同時網(wǎng)絡(luò)上會有大量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)產(chǎn)生。這些數(shù)據(jù)大部分是沒有危害的,只是用于信息的交互,但肯定還是會有一些威脅隱藏在網(wǎng)絡(luò)流量中,這些威脅可能會對網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)上的主機等造成不同程度的危害等。正是因為這些威脅的存在,現(xiàn)在越來越多的研究機構(gòu)或企業(yè)開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù),他們一直努力想在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上取得成果:有些研究者從流量數(shù)據(jù)中分析潛在的威脅,提出了

2、各種檢測算法;有些研究者分析了流量數(shù)據(jù)的特點,并利用這些數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)安全,比如通過分析數(shù)據(jù)的特點研究網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)手段如防火墻等;還有一些想利用這些數(shù)據(jù)來預(yù)測趨勢變化,從而提前部署安全防范措施或者改善已有的安全技術(shù)。然而,想要研究這些數(shù)據(jù),必須要能夠采集到數(shù)據(jù)。這樣一來,如何快速穩(wěn)健的采集、保存與分析這些數(shù)據(jù)就成了一個難題。
　　本文首先對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多源數(shù)據(jù),尤其是對不同類別流量數(shù)據(jù)的特點進行了驗證分析,然后在此基礎(chǔ)上提出了一種

3、綜合的預(yù)測算法用于趨勢預(yù)測,最后提出了一個多源數(shù)據(jù)采集分析框架用于采集分析數(shù)據(jù)。總之,本文的研究包括以下幾個方面:
　　1.分析了多源數(shù)據(jù)預(yù)測算法、采集方法的研究現(xiàn)狀:研究了基于時間序列的預(yù)測算法現(xiàn)狀;以網(wǎng)絡(luò)流量的采集方法為例,研究了多源數(shù)據(jù)采集方法的現(xiàn)狀;
　　2.研究網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多源數(shù)據(jù)的特點:以有線網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與無線網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)為例,研究其長度、周期、自相似特征等特點及其分析方法,并對多源數(shù)據(jù)的特點研究做出總結(jié);

4、　　3.研究了多源數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測模型:研究了FARIMA模型,在此基礎(chǔ)上提出一種新的基于小波變換與時間序列相結(jié)合的算法用于多源數(shù)據(jù)預(yù)測,并用真實的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行了實驗,經(jīng)實驗分析表明該預(yù)測算法可以有效的減少大量計算,并能提高預(yù)測準(zhǔn)確率。
　　4.在研究了多源數(shù)據(jù)特點與數(shù)據(jù)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,提出了一種針對多源數(shù)據(jù)采集分析框架,該框架有效的結(jié)合了Nagios網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具以及多源數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測模型,使用“主動+被動”多層分布式模型采集、存