基于小波變換的網(wǎng)絡流量分析和建模.pdf

1、大量研究結果表明實際網(wǎng)絡流量具有明顯的尺度特性，在大尺度上表現(xiàn)為自相似(單分形)，在小尺度上表現(xiàn)為多重分形。多重分形為刻畫流量在小尺度上的奇異性提供了良好的數(shù)學框架。而小波變換對具有長程依賴性的流量起到了去相關的作用，因此有必要利用小波技術來研究多重分形。同時網(wǎng)絡流量的多尺度特性也需要研究人員利用新的方法來探討流量本質特征。 流量的多重分形特性對網(wǎng)絡性能有著非常重要的影響，建立一個基于多重分形特性的實際流量的業(yè)務模型很有必要。本

2、文首先從實際網(wǎng)絡流量的特征入手，分析研究流量的全局尺度和局部尺度特性，確定流量的分形特性與產(chǎn)生分形的時間，并且比較不同類型的流量在不同尺度下所表現(xiàn)出的性能，分析了產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因。為了深入研究在多重分形條件下影響實際流量特性的因素，以小波變換為基礎，采取對實際流量分組的方法，分別進行組內打亂和組間打亂，發(fā)現(xiàn)均值和方差對多重分形有較大影響。 其次，利用小波變換能夠去除實際流量相關性的特點，結合實際研究過程中所發(fā)現(xiàn)的不同類型的流量

3、具有不同的分形特性的結論，建立新的合成模型，提高合成流量的精度，并且通過對合成后的流量進行尺度刻畫和性能評價，驗證了新模型的正確性。 最后，對建立一個基于多重分形特性的可以同時預報長相關和短相關特性的實際網(wǎng)絡業(yè)務模型的必要性進行討論，針對AR、ARMA等模型對短相關數(shù)據(jù)能較好的預測而對長相關數(shù)據(jù)預測精度不高的特點，并結合小波變換能夠去除實際數(shù)據(jù)相關性的優(yōu)勢，建立新的預測模型，該預測模型對長相關數(shù)據(jù)同樣具有比較高的預測精度。同時，