已閱讀1頁,還剩77頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、我國以往的因特網(wǎng)建設(shè)的工作重點基本是以量為主,隨著用戶對業(yè)務(wù)要求的不斷提高,量質(zhì)并重已成為當前工作的核心,因為只有這樣才可以使網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和發(fā)展更加科學.本文就是通過對網(wǎng)絡(luò)流量的預測,向網(wǎng)管人員提供未來可能出現(xiàn)的流量信息,根據(jù)這些信息網(wǎng)管人員可以預先采取一些優(yōu)化措施,避免因網(wǎng)絡(luò)擁塞等使網(wǎng)絡(luò)的性能降低.在網(wǎng)絡(luò)流量的采集階段,通過比較分析,我們選擇了MRTG這個免費的流量采集工具,并對實驗網(wǎng)絡(luò)上的重要接口的流量信息進行采集.然后對采集來的數(shù)據(jù)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 網(wǎng)絡(luò)流量的混沌特性研究及網(wǎng)絡(luò)流量預測算法研究.pdf
- BP網(wǎng)絡(luò)組合預測在網(wǎng)絡(luò)流量預測中的應(yīng)用研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)流量采集在網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進網(wǎng)絡(luò)流量預測算法的研究.pdf
- 局域支持向量機的改進及其在網(wǎng)絡(luò)流量預測中的應(yīng)用.pdf
- 特征選擇算法及其在網(wǎng)絡(luò)流量識別中的應(yīng)用研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測算法.pdf
- 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)流量預測算法研究.pdf
- 基于改進支持向量機的網(wǎng)絡(luò)流量預測算法的研究.pdf
- 流(flow)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)流量分析中的應(yīng)用.pdf
- 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預測算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 多變量混沌時序分析在網(wǎng)絡(luò)流量預測上的應(yīng)用研究.pdf
- 深度學習模型在網(wǎng)絡(luò)流量分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 簡單網(wǎng)絡(luò)管理平臺的實現(xiàn)及其在網(wǎng)絡(luò)流量檢測中的應(yīng)用.pdf
- Internet網(wǎng)絡(luò)流量預測.pdf
- 流統(tǒng)計特征在網(wǎng)絡(luò)流量分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)流量預測的研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測算法的研究及其實現(xiàn).pdf
- 網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測算法的研究及其實現(xiàn)(1)
- 基于Hadoop的全網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論