ip网络流量变权组合预测模型研究

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1、附表索引表3.1模型精度级别划分.......................................................................26表3.2实时流入流量...............................................................................32表3.3a值的选取误差分析....................................................................34表3.4网

2、络流量数据（周）...................................................................35表3.5大时间粒度基于残差改进灰色模型误差分析（周）...............36表3.6网络流量数据（日）...................................................................36表3.7大时间粒度基于残差改进灰色模型误差分析（天）...............38表3.8小时间粒度基于残差改进灰色模型误差分析

3、...........................39表4.1在离散集中预测相对误差对应的语义值...................................43表4.2模糊控制规则...............................................................................44表4.3输入层神经元性能对比...............................................................49表4.4隐含层神经元性

4、能对比...............................................................50表4.5灰色模型和神经网络模型（F/1F）周相对误差.....................522表4.6变权组合模型权值（周）...........................................................52表4.7大时间粒度模糊自适应变权组合模型误差分析（周）...........53表4.8大时间粒度模糊自适应变权组合模型误差分析（天）.......

5、....53表4.9单一模型的相对误差...................................................................54表4.10组合模型权重.............................................................................54表4.11小时间粒度模糊自适应变权组合模型误差分析.....................55表4.12动态变权组合预测模型误差分析.......................

6、......................57IV第一章绪论1.1研究的背景和意义随着计算机和通信网络技术的高速发展，人们对网络性能与业务的需求不断增长，使得网络规模日益庞大，网络结构愈加复杂。流量工程对于大规模网络容量规划、网络设备设计、网络资源管理及用户行为调节等都有积极意义。通过对网络流量的测量与预测，可以了解网络之间的流量情况及趋势，从而更有效地进行网络优化，更好地进行路由设计和负载均衡的设计;通过对网络流量的测量与预测，可以决定网络拥塞控制，这样就可以降低因网络拥塞带来的信息丢失和延迟，充分利用网络资源，提高服务质量;

7、通过网络流量的预测与分析，可以发现潜在的攻击和入侵行为，实现网络入侵检测。十年前，当Wilson和Leland等人在LAN上测量[1][2][3]，发现现代数据网的流量不能用传统的泊松模型来描述后，许多组织和团体就开始了对网络流量的研究，特别是BellcoreStudy成立后更是触动了一大堆追随者。网络流量的研究主要涉及两大方面[4][5][6]:网络流量建模和流量的分析与预测。主要以电信流量理论为工具从事这一课题的研究，在广义的定义中，电信流量理论是一个与数学可用于电信系统的性能分析、统计、控制以及管理的术语联系在一起的，这包括

8、如数学建模、排队理论及最佳化等课题。由于在此领域的几乎所有问题都有某种随机成分，因此统计分析及建模起主导作用。网络流量的分析和建模之所以重要，是因为网络流量特征是高性能通信协议与网络设备设计、网络性能分析、网络设计及其网络负载均衡等，QOS保证和性