基于周期性网络流量模型的校园网流量预测

网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础,然而实践证明基于泊松过程的传统流量模型并不适用于实际的网络流量.在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上,提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法,从而保证对校园网络高效的管理.     

基于周期性网络流量模型的流量预测

文中使用自主开发的网络监控系统，对数据链路实施长期的测试监控。通过大量流量测试数据统计分析表明，WAN／LAN实际流量可以分为时间相关分量和时间无关分量。文中介绍了一个基于周期性网络流量模型的流量预测算法，以便对给定时刻的网络流量进行在线预测，并给出了不同预测精度下预测流量取值区间和实际流量的比较结果。     

基于时间特征的网络流量预测模型

本文设计一种基于时间特征的网络流量预测模型,并采用该流量模型预测网络流量。文章提出网络流量预测误差的数学定义,根据测试实验表明,我们的流量模型具有更高的可用性,并适用实际运行的网络环境。     

校园网周期性网络流量模型研究

网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础。在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上,提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法。     

校园网周期性网络流量模型研究

网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础。在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上．提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法。     

基于HTTP的WWW服务器数据流量的测量与分析

Web服务对数据传输有一定的实时性要求，对于这一特性的分析必须依赖于服务器上的有关信息，文章就是对Web服务器上数据流量进行测量、收集，进而对这些数据进行处理分析，发现了其上的数据流特征明显，并符合自相似(Self-similar)模型。     

基于网络流量特性的分析模型研究

网络流量模型能简洁、准确和全面地刻画出真实流量数据中对网络性能有显著影响的主要因素。随着对流量特性的逐步认识，流量分析模型也在不断完善。文章根据网络流量特性的研究进展，介绍了基于不同特性的流量分析模型的理论依据，并分析了它们的适用范围、存在的问题和应用前景，同时展望了流量分析模型的未来研究方向。     

网络流量测量及其分析研究

从网络测量技术的发展、流量测量的方法及流量测量模型几方面介绍和分析了国内外网络流量测量的研究现状,指出了在流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题。     

基于BP神经网络的非线性网络流量预测

传统的流量分析建立在线性模型的基础上，但是由于复杂的拓扑结构和网络行为，网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型，预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。     

Design and Analysis of a Multiscale Active Queue Management Scheme

Since Internet is dominated by TCP-based applications, active queue management （AQM） is considered as an effective way for congestion control. However, most AQM schemes suffer obvious performance degradation with dynamic traffic. Extensive measurements found that Internet traffic is extremely bursty and possibly self-similar. We propose in this paper a new AQM scheme called multiscale controller （MSC） based on the understanding of traffic burstiness in multiple time scale. Different from most of other AQM schemes, MSC combines rate-based and queue-based control in two time scales. While the rate-based dropping on burst level （large time scales） determines the packet drop aggressiveness and is responsible for low and stable queuing delay, good robustness and responsiveness, the queue-based modulation of the packet drop probability on packet level （small time scales） will bring low loss and high throughput. Stability analysis is performed based on a fluid-flow model of the TCP/MSC congestion control system and simulation results show that MSC outperforms many of the current AQM schemes.     

一类交通网络模型下路段行程时间的解析解

针对一类路段输入流量具有时变特性的路段行程时间进行讨论．所讨论的路段行程时间与路段流量具有指数函数关系．因无法直接求出这类方程关于路段行程时间的解析解，故对指数函数按级数进行展开，得出了路段行程时间以及输出流量随输入流量变化的关系．最后用数值试验对所得结论进行了仿真，结论令人满意．     

网络流量预测方法和实际预测分析

随着网络带宽的迅速增加以及各种网络服务的广泛应用,针对网络流量的建模以及预测日益重要并备受人们关注。为了更好地对网络流量进行建模和预测,文章一方面将现有的一些流量模型分短相关和长相关两类进行总结和分析;另一方面分析了常见的流量预测方法,尤其是神经网络、模糊理论以及小波分析。并在实际测量中,使用FIR神经网络模型对网络流量进行了实际的预测。最后,提出了流量预测在网络安全领域的应用前景和方向。     

多业务网络流量工程模型研究

文章详细分析了多业务网络流量工程的一个通用模型和它的基本功能,系统分析了网络实际存在的流量波动问题及其对网络规划的影响。     

基于网络流量特性的分析模型研究

网络流量模型能简洁、准确和全面地刻画出真实流量数据中对网络性能有显著影响的主要因素.随着对流量特性的逐步认识,流量分析模型也在不断完善.文章根据网络流量特性的研究进展,介绍了基于不同特性的流量分析模型的理论依据,并分析了它们的适用范围、存在的问题和应用前景,同时展望了流量分析模型的未来研究方向.     

分布式网络流量预测模型的精度研究

网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计、网络规划等的基础。本文设计基于分布式网络测试的时间与相关流量模型的方法,并采用该流量模型预测网络流量。文章提出网络流量预测精度的数学定义,网络测试实验表明,我们的流量模型具有更高的精度,并适用实际运行的网络环境。     

在路由与交换中找空间——夺金，赢在“黄金周”

俗话说:“金九银十”。这可是商家赚得金满盆银满罐的时候,更是一个收获的季节。欧主管的老板在“十一”节前,从全国把近400家店铺的经理们召集到总部,开了一个“赢在黄金周”的动员大会:“我们‘好卖家全国家用电器销售连锁企业’今年要把利润额‘再上一个台阶’。”不言而喻,     

一种基于回归方程的流量矩阵研究

为了对网络进行有效的测量和管理,对流量模型的研究是非常重要的。论文研究了相关的流量模型,提出了一种基于回归方程方法的流量模型,证明了该方法的有效性,获得了最终仿真结果。该模型的核心有三点:(1)通过主动测量的方法获得路径流量和流量分配概率;(2)通过流量和流量分配概率计算结点对流量;(3)推导了回归方程。     

基于HMM的DDoS攻击流量检测方法研究

DDo S网络流量在当前网络攻击中扮演着重要的角色,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的DDo S异常网络流量检测系统,并与其它方法进行了比较和结果分析。所提出的方法选取了网络流量的实时特性为研究对象,对流入目标网络的数据源IP地址数量及单位IP平均数据包数量建立了隐马尔科夫模型,实现对网络中的DDo S异常流量进行检测。该方法具有较高的移植性和操作性。