基于灰色预测理论和马氏过程的网络流量预测

发布时间：2022-02-09 02:12

　　网络流量预测和异常检测的研究已取得非常好的研究成果,但是这些研究成果主要是基于大数据分析的,对网络设备的计算、存储能力以及资源都有较高的要求。因此,现有的预测和异常检测技术不适用于能源、资源受限的网络设备。但是,随着物联网的普及,这类设备越来越多的被用于网络中。所以为保证网络资源的合理分配和网络的安全性,对可适用于这类设备的网络流量预测和异常检测技术的研究是非常有必要的。灰色预测模型具有小样本性、贫信息、计算复杂度低三大优点。小样本性和贫信息表明模型对数据需求量低,需要的存储资源非常有限;计算复杂度低是指需要的计算资源和能源有限。也就是说该算法的时空复杂度都比较低。本文主要探讨将灰色预测理论用于网络流量建模,特别是用于能源、资源受限的物联网等场合的网络流量预测与异常检测。主要包括如下几个方面:首先,对基本灰色预测模型进行了介绍,主要包括模型的建立条件以及模型精度和预测结果准确性的评断依据。其次,研究了网络流量数据的特点,验证了灰色预测模型在流量建模中的可行性。在基础的灰色预测模型上增加了数据预处理环节,分析研究不同缓冲算子对模型预测效果的影响,并确定了具有最优预测效果的缓冲算子。实验表... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

C*M(11、的含立

【参考文献】：
期刊论文
[1]第39次《中国互联网络发展状况统计报告》发布我国网民达7.3亿[J]. 沈金萍.  传媒. 2017(03)
[2]DDoS攻击检测和控制方法[J]. 张永铮,肖军,云晓春,王风宇.  软件学报. 2012(08)
[3]入侵检测数据集KDD CUP99研究[J]. 张新有,曾华燊,贾磊.  计算机工程与设计. 2010(22)
[4]一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法[J]. 陶晓玲,彭维洋.  桂林电子科技大学学报. 2010(03)
[5]一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型[J]. 曹建华,刘渊,戴悦.  计算机工程与应用. 2008(05)
[6]基于残差改进的灰色模型网络流量预测[J]. 曹建华,刘渊,戴悦.  计算机工程与设计. 2007(21)
[7]混合预测模型PMA-GM在网格资源性能预测中的应用[J]. 单今乐,肖侬.  计算机应用研究. 2006(12)
[8]基于FARIMA模型的网络流量预测[J]. 李士宁,闫焱,覃征.  计算机工程与应用. 2006(29)
[9]关于弱化缓冲算子的研究[J]. 党耀国,刘思峰,刘斌,唐学文.  中国管理科学. 2004(02)
[10]基于周期性网络流量模型的流量预测[J]. 何俊峰,谢高岗,杨建华.  计算机应用. 2003(10)

博士论文
[1]灰色预测模型及中长期电力负荷预测应用研究[D]. 王大鹏.华中科技大学 2013
[2]基于时间相关的网络流量建模与预测研究[D]. 高波.哈尔滨工业大学 2013

硕士论文
[1]基于小波变换的ARMA和极限学习机组合模型的网络流量预测[D]. 李策.兰州大学 2016
[2]基于网络流量特征的DDoS攻击检测方法研究[D]. 李海伟.湖南大学 2010



本文编号：3616187