基于时间序列的网络流量分析与预测

何建

电子科技大学应用数学学院，成都 (610054)

E-mail:windpost@https://www.360docs.net/doc/2110277905.html,

摘要随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模越来越庞大和复杂，相应面临对网络有效管理的要求就越来越高。本文通过对CERNET(China Education and Research Network)上某个端口的网络流量数据的统计分析，给出了一种用时间序列的方法对流量数据进行模拟仿真，从而达到对网络流量的控制和预测以便提高对网络服务的质量。

关键词：网络流量,ARIMA 模型，平稳，差分，预测

1. 引言

随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模越来越庞大和复杂，这也就意味网络服务越容易出现问题，网络的性能就越容易受到影响。由此，为了给用户提供优质的服务，对网络的维护和管理显得尤为重要，于是设计和建立一个合理的网络流量模型来对网络设计和性能评估都起着十分重要的作用。

由于Internet 的多构性、异构性及网络行为的高突发连续性使传统的马尔可夫模型、普阿松模型已不适用于Internet 的流量描述与预测[1]。由于网络流量数据是随时间变化的数据，因此我们可以把网络流量数据看成一个时间序列，用时间序列的方法对流量数据进行建模。时间序列有平稳时间序列和非平稳时间序列。其中平稳时间序列有三种重要的形式，即AR 序列、MA 序列、ARMA 序列。非平稳序列方面，可以用ARIMA 序列来刻画。实际计算表明，许多常见的时间序列皆可用ARIMA 序列表示，从数学模型的角度，它们都可近似地归到ARIMA 序列中去。

ARIMA 模型是建立在马尔可夫随机过程上的基础上，它反映了动态的特点，即吸取了回归分析的优点又发扬了移动平均的长处。它根据数据序列的自相关函数和偏相关函数建立起线性数据间的定量模型，因而它反映了现在活动和过去活动的本质联系；另外ARIMA 模型在预测精度方面，对噪声进行了分析处理，只剩下当时和与历史无关的白噪声，使其生成线性模型的最优预测。该模型对噪声的详细分析和处理不仅让我们得到线性的最优预测，而且可以得到在不同概率情况下的准确边界。同时该模型对噪声概率分布的研究，使我们知道在各种概率情况下出现偏差的大小，这也很好的处理了随机的干扰问题。所以时间序列模型被广泛的运用在经济、通信、气象、运输等各种工程领域里面。

2. 关于ARIMA 序列的介绍

2.1 模型的描述

在许多实际问题中,所观测到的样本数据序列{Ｘt ，t=0,1,2,…}常不是平稳序列,但如果将其做d 次有限次差分处理,则差分序列是平稳序列,那么可用平稳序列模型来做研究[2]。

定义：设d 是非负整数，称{Ｘt }是ARIMA(p,d,q)序列，如

t t d B X B ε)()(Θ=?Φ (1)

其中和是两个分别次数为p 和q 的特征多项式，p 和q 都是正整数，表达式分别为

)(B Φ)(B Θp p B B B φφ???=ΦL 11)(

（2） q q B B B θθ+++=ΘL 11)(

（3） B 是延迟算子，有 1?=t t X BX

（4） d ?为d 阶差分算子，有 t d t d X B X )1(?=?

（6） t ε为高斯白噪声序列，服从WN （0，σ2）分布。

2.2 模型的参数估计

对某一满足ARIMA(p,d,q)模型的样本数据序列{Ｘt ，t=0,1,2,…}进行d次差分后，差分算子阶数d通常取0或1，一般不超过2可得到平稳ARMA(p,q)序列[2],数据平稳化过后，可以用ARMA模型的参数估计方法对处理后的数据进行建模。

在建立ARMA模型时，首先要进行模型初识别，可以根据平稳化后数据的自相关函数和偏相关函数的拖尾性或截尾性来判断模型类别；然后定阶可以采用AIC信息准则；最后对采取模型中的参数进行估计，可以采用常用的最小二乘估计和极大似然估计等估计方法。

模型建立后就是对模型进行检验，可以采用统计检验法来检验拟合模型的残差是否为白噪声，如果是，模型通过考核，否则从新对模型进行识别估计[3]。 2

χ3. 模型建立与预测

3.1 数据的预处理

对CERNET 的某个端口的流量数据进行采样，收集了3周的数据，数据时间间隔为2个小时，则观察数据为{Ｘt ，t=0,1,2,…252}。在排队论系统中，由于测量的方差会随均值的增大而增大，这样的测量值不能模型化为一种标准正态随机变量，而取对数是减少标准差的一种有效技术，因此对观测值先取对数，变换后的序列为V t ＝ln Ｘt 变化率随Ｘt 的增加而增加[4]。

图1 V t 序列观察图图2 V t 序列自相关函数图

画出V t 的序列观察图（如图1），它直观反映了Ｘt 的变化情况，并明显发现这个序列具有周期性，周期为12个单位，按每个单位是2个小时，正好周期为一天。根据观测数据的工程背景，也很容易得出这个结论，网络流量是按天为单位成周期的变化，如果

考虑复杂一点，还有以周、季度甚至有可能以年为周

期变化的规律，由于这里观测数据只有3周，所以只

能考虑以天为周期的情况。图2是V t 序列的自相关函

数图，它更进一步描述了网络流量的特征。从该图可

以看到自相关函数也有明显得周期性，其周期正好是

观察数据的周期，并且随时滞增加，自相关函数下降

趋势缓慢，说明观测数据是非平稳数据，需要对数据

进行平稳化处理。由于观测数据的周期为12，则先用

步长为12的差分算子对V t 序列进行差分来消除周期

项，然后再对处理后的数据进行一阶差分使数据接近图3 平稳化后的序列

或达到平稳。令预处理后的数据序列为Y t （如右图3），则表达式为：

t t V Y 12??= （7）

3.2 建立ARMA模型

从图3可以看出观察数据经过预处理后，残余序列Y t 即没有明显的周期性，也没有线性趋势，下面分析该序列的自相关函数和偏相关函数图，如下：

图4 Y t 的自相关函数图图5 Y t 的偏相关函数图

从图4和图5也可以看出Y t 的自相关函数和偏相关函数都有明显的下降趋势，可以认为序列平稳。因此对预处理后的数据可以建立ARMA(p,q)模型。

对模型阶p 和q 的估计，采用AIC 信息准则，用SAS 数据处理软件对如下所选模型表达式进行计算：模型1：1212332212123322??????+++=???t t t t t t t t Y Y Y Y εθεθεθε???

模型2：12122212126633?????++=???t t t t t t t Y Y Y Y εθεθε???

模型3：12122212123322?????++=???t t t t t t t Y Y Y Y εθεθε???

模型1－3的AIC 信息分别是：-162.979、-162.41和-162.769。由此根据AIC 信息准则，选取模型1进行建模。用最小二乘估计法计算出模型1的估计参数，得到模型如下：

12321232814.006745.010297.01444.027381.014606.0???????+?=?++t t t t t t t t Y Y Y Y εεεε (8) 其中模型残差序列t ε的服从正态分布：WN （0.028966，0.1701942）

3.3 模型的预测

对所建立的模型进行检验，用SAS 软件对模型参数进行估计后，其模型的残余量用统计检验，可以认为该模型的残余量是白噪声，所以该模型通过考核。由于篇幅的原因，这里不进行详细叙述。 2

χ下面用所建立的模型来进行预测。根据所建立的模型对未来一天的网络流量进行预测，预测效果图如图6，实线是实际观测值，虚线是模型预测值，从图中可以直观的看到模型能很好对真是网络流量进行模拟仿真，并对未来的预测也可以达到比较精确的预测效果。

图6 网络流量的预测效果图

4. 结束语

近些年来，关于网络流量的建模研究日益引起人们的极大关注。目前,国内外在这方面的研究主要集中在小波领域，用小波分析网络流量的自相似特征，在微观上研究网络流量的特征。通过分析，可以看出一个具有成长性、非平稳性的大尺度网络综合业务量数据序列，经过取自然对数，剔除趋势项后得到

一个短时相关的随机信号序列，而人们对于短时相关序列的研究是非常成熟和完善的，因此通过该方法可以得到较为精确的宏观网络综合业务量的预测模型。用ARIMA模型分析网络流量可以从宏观上把握Internet的发展轨迹、成长趋势以及在一定尺度下的流量特征。本文就是基于这种模型对网络流量进行模拟仿真，并且该模型可以实时的对未来流量进行预报，提高网络管理员对网络监控管理的效率，从而达到提高了网络服务质量的最终目的。

参考文献

[1]Vern Paxson and Sally Floyd.Wide Area Traffic:The Failure of Poisson Modeling.IEEE Acm Transaction on Nertworking,1995,3(3):226-244

[2]田铮译.时间序列的理论与方法. 高等教育出版社:2001

[3]范金程梅长林.数据分析.北京:科学出版社:2002

[4]邹柏贤,姚志强. 一种网络流量平稳方法通信学报 2004.8 第25卷第8期

Network Traffic Analysis & Prediction base on Time Series Model

He Jian

School of Applied Mathematics, UEST of China,Chengdu,(610054)

Abstract

With the rapid development of computer network, The network become more larger and more complex nowadays, So the demand of efficiency face to network management become more higher. According to analysis one port of CERNET’s network traffic data in this paper, we construct ARIMA model for network traffic simulation, and this model achieve the control of network traffic and enhance the QoS.

Keywords：Network Traffic; ARIMA model; Stationary; Difference operation; Prediction

小波神经网络的时间序列预测短时交通流量预测.doc

%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);

d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end

网站分析中常见的流量变化原因

网站分析中常见的流量变化原因本篇文章我们将讨论网站流量变化背后的原因。我们将深入到各个细分流量中，如：直接流量，付费搜索品牌词等等。针对每一组细分流量背后可能的原因进行分析。下面我们就开始逐一列举分析。一，直接流量直接流量通常是指访问者直接输入网址或从收藏夹中访问网站的流量，但在现实中情况要复杂的多，所有无法获得引荐来源的流量都被归为直接流量，例如：来自聊天工具QQ，MSN 的流量，或者来自邮件客户端的流量都会因为没有来源信息而被归为直接流量。了解了直接流量的组成后，我们来分析下可能引起直接流量变化4种原因。 1品牌广告品牌广告是造成直接流量变化的第一个原因。所谓品牌广告，我的理解就是除了网站名称或网址外啥信息也没有的那种。场景分析：品牌广告最直接的目的就是让用户记住并访问网站，如果网址简洁又好记的话，用户会直接记住网站地址访问网站。这就造成了直接流量的增长。而如果网址较长那么用户会记住网站名称或某个slogan然后通过搜索引擎访问网站，这与直接访问无关，是我们后面要介绍的内容。 2热点事件热点事件是造成直接流量变化的第二个原因。这里的热点事件既包括正面事件也包括负面事件。无论是网站自己制造的病毒营销还是因某个失误被网友发现并放大。当网站因为热点事件被广泛关注时，流量肯定也会随之增长。场景分析：热点事件引起直接流量变化的理由很简单，想一下我们平时都是如何获得这类信息的，又是如何将这些信息分享给朋友的。是的，聊天工具QQ或者MSN。当我们在QQ群里看到带有链接的信息，并点击访问时。这次访问将被记录为了直接流量。 3内部访问内部访问是造成直接流量变化的第三个原因。内部访问是指网站或公司内部人员访问网站产生的流量。通常网站都会屏蔽掉来自内部IP的访问量，但如何没有屏蔽或者因为某种原因无法屏蔽时，内部访问就成了影响直接流量的主要原因了。场景分析：网站或公司内部员工会如何访问自己的网站？去搜索引擎搜公司名称？去找网站广告点进来？他们一定是直接输入网址访问网站，最差也是把网站放在收藏夹里然后点击访问的。大部分浏览器都有网站提醒功能，并且内部员工每天都需要频繁的访问网站，所以直接输入网站域名首字母，然后选择网址访问已经是最方便的一种方法了。所以，内部员工的访问量大部分都属于直接流量。这里要特别说明下，如果你网站的内部员工数量少，不会对流量和指标造成太大影响，但如 1

基于BP神经网络的时序预测及其应用

目录摘要 (1) 前言 (2) 第一章时间序列的预测函数及其评价指标 (4) 第一节预测函数 (5) 第二节评价预测的数量指标 (5) 第二章 BP神经网络 (6) 第一节 BP神经网络的结构 (6) 第二节 BP神经网络算法及公式推导 (7) 第三节 BP神经网络算法的步骤 (9) 第三章基于BP神经网络的时间序列预测及其应用 (11) 第四章结论 (14) 总结与体会 (15) 致谢词 (15) 参考文献 (15) 附录 (16)

摘要首先，本文介绍了时间序列的含义和时间序列预测在国内外的研究情况，列举了两个时间序列预测的实际例子。文中阐述了时间序列预测及其评价指标，比较了各评价指标之间的长处和短处。其次, 本文阐述了BP神经网络算法及其公式推导。给出了BP神经网络算法的流程图。最后,本文从实用出发，列出了1993年至2006年我国GDP的数据,此组数据呈现出增长趋势,这种增长趋势反映了近十几年我国经济的快速增长。用BP神经网络预测出我国2007年的GDP是200790亿元, 这表明今后我国经济有减缓的迹象,这也说明我国近几年宏观经济调控获得了一定的成果。【关键词】时间序列神经网络预测 GDP Abstract This grade paper, times series, and the development of times series forecast are introduced at first, and then the practical examples of times series forecast are enumerated. The function of times series forecast and its evaluative index are given. We compare the advantage and disadvantage of these evaluative indexes. Secondly, The principles of BP neural network and BP neural network’s algorithm are presented. Finally, we particularize our country GDP statistics, which it increases, which it indicates economy’s fast increasing, year by year, from 1993 to 2006. We also study BP neural network’s forecast algorithm. Our country GDP in 2007,wiche it is about 200790 hundred millions is forecasted by BP neural network, and it shows that the Chinese macro-economy policy in ten years are succeed. Keywords time series neural network prediction GDP

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用摘要：本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上，主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明，并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现，通过不断的调整参数，最后使训练的模型比较理想，满足实际的需求，表明了直接使用时间序列预测的有效性，并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。关键词：Matlab；神经网络；时间序列；预测引言时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的研究主要是挖掘其中有价值的信息，找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列分析研究的主要内容，是指根据现有的和历史的时间序列的数据，建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3]，从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说，时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前，时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。随着Matlab版本的不断更新，神经网络工具箱不断的完善，使得仿真的实现日益简单，R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码，网络训练完毕，从Simple Script可看到网络代码，并可对代码进行编辑、改编，因此，只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点，将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中，通过快速的仿真及不断的调整参数，从而形成较理想的数学模型，为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的，输出仅依赖于当前的输入，例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络，其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈，有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出，无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此，动态神经网络比静态神经网络功能强，本文选择动态神经网络进行时间序列预测。 Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于模型训练的工具，包括曲线拟合工具箱、模式识别工具箱、聚类工具箱和时间序列工具箱，利用这些工具箱可进行快速的调整参数，通过仿真得到直观的结果。另外，Matlab神经网络工具箱还提供人机交互界面，可根据提示一步一步的完成模型的训练，并对仿真的结果进行分析，直到满足要求为止。选择时间序列工具箱或者直接在命令窗口中输入ntstool，可打开时间序列预测工具箱界面，根据数据选择符合哪种情况，根据人机交互界面的提示，将数据

网站流量统计分析总结

网站流量统计分析总结什么是网站流量分析？网站流量分析，是指我们在获得网站访问量基本数据的情况下，对有效数据进行统计、分析，从分析结果中发现用户访问门户网站的规律，并将这些规律与门户的运营策略相结合，从而发现目前门户运营活动中可能存在的问题，并且为我们进一步修正或重新制定门户运营策略提供依据。说得简单一些，就是通过网站的流量数据来分析我们前期门户运营的情况如何。网站流量分析对网络营销有哪些作用？在网络营销评价方法中，网站访问统计分析是重要的方法之一。分析的结果，是形成一份网站访问统计报告。通过这份报告，我们不仅可以了解前期的网络运营所取得的效果，而且可以从统计数字中发现许多有说服力的问题。如何进行流量统计分析？网站在上线后，需要通过对网站访问数据进行分析研究，诊断出网站优化、网站推广的效果，发现在网络营销中可能存在的一些问题，并进行网络营销策略的修改，这在网络营销中是不可或缺的一个环节。在使用流量统计工具时应该做到每个页面都要放置流量统计代码，这样统计出来的数据才更完整，分析出来的结论才更科学。网站的流量统计分析，大致可以从下面几个方面着手：

1、来路统计分析来路统计分析主要是对用户通过什么途径来到网站进行统计，包括下面几种情况：搜索引擎、直接点击量、推介网站、广告系列等。 2、关键字分析关键字分析主要是对关键字来源，关键词分类，搜索引擎通过什么关键字来到网站，这些关键字是否包括网站的核心关键字，关键字的排名等进行分析，找出哪些网站核心关键字还没有带来访问量，哪些关键字可以进行排列组合扩展出新的关键字等。 3、访问者分析访问者分析是网络营销效果最直接的表现形式之一，其中包括访问次数、独立IP、综合浏览量、平均综合流量量、网站停留时间、新访者和回访者、访问者忠诚度等。（1）独立 IP 表示，拥有特定唯一 IP 地址的计算机访问您网站的次数。一般情况下，同一级别的网络（例如某个局域网、社区网、教学楼网）范围内的 IP 很有可能是唯一的。（2）独立访客数量（UV）表示包括一天中多次来访的访客在内的次数，而且是根据 IP 和 Cookies 两个属性来进行判断的。比如说张三今天访问你的网站三次，那么张三算做一个独立访客。如果张三在你的门户上注册了一个会员，他的弟弟看了看，注册了另一个会员。由于两个人的 IP 相同，但根据 Cookies 可以判断这是属于两个不同的用户，因此算做两个独立访客。

基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测

目录 1引言 (1) 2MG时间序列 (1) 2.1MG时间序列简介 (1) 2.2利用dde23函数求解MG时间序列 (1) 3BP神经网络 (3) 3.1神经网络总体思路 (3) 3.2MATLAB中的newff函数 (3) 3.3BP神经网络的训练 (4) 3.4构建输入输出矩阵 (6) 3.5对MG时间序列未来值预测 (6) 4参考文献 (7) 5附录 (8)

1 引言本文选用的神经网络的是BP 神经网络，利用MATLAB 编程实现。首先通过求解Mackey-Glass 方程得到具有513个数据的Mackey-Glass 时间序列，其中一半用于训练神经网络，一半用于检测预测值。BP 神经网络输入层神经元个数为4，隐含层为8，输出层为1。利用BP 神经网络工具箱构建神经网络并对其进行训练，然后利用训练好的神经网络对未来值进行预测，画出比较图。 2 MG 时间序列 2.1 MG 时间序列简介 Mackey-Glass 混沌系统一类非常典型的混沌系统，混沌系统模型由以下的时滞微分方程来描述： )() (1) ()(t x t x t x dt t dx βτταγ--+-= 其中 α =0.2，β =0.1，γ =10，τ是可调参数，x(t)是在t 时刻的时间序列的值。MG 方程表现出了某种周期性与混沌特性，在τ<16.8时，表现出周期性，在 τ>16.8时，则表现出混沌特性。 2.2 利用dde23函数求解MG 时间序列本课程设计中取τ=10，也就是说MG 时间序列会表现为周期性。可以利用MATLAB 求解MG 方程，MG 方程是一个时滞微分方程，其中一种求解方法是利用MATLAB 的dde23函数。具体求解方法是：首先建立MG .m 函数文件，代码如下 function y = MG(t,x,z) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here

【经济预测与决策】时间序列分析预测法

经济预测与决策第四章时间序列分析预测法时间序列分析预测法时间序列分析预测法是将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势, 外推预测目标的未来值。本章学习目的与要求通过本章的学习，了解时间序列的概念；掌握移动平均法和指数平滑法。本章学习重点和难点重点是移动平均法；难点是指数平滑法。本章内容提示第一节时间序列第二节移动平均法第三节指数平滑法第一节时间序列一、时间序列二、时间序列的影响因素三、时间序列因素的组合形式四、时间序列预测的步骤一、时间序列时间序列是指某种经济统计指标的数值，按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列是时间t 的函数，若用Y 表示，则有：Y=Y（t ）。时间序列时间序列按其指标不同，可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列三种。绝对数时间序列是基本序列。可分为时期序列和时点序列两种。时期序列是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程的总量指标所构成的序列。如各个年度的国民生产总值。时点序列是指由反映某种社会经济现象在一定时点上的发展状况的指标所构成的序列。如各个年末的人口总数。二、时间序列的影响因素一个时间序列是多种因素综合作用的结果。这些因素可以分为四种：1. 长期趋势变动2. 季节变动3. 循环变动4. 不规则变动1. 长期趋势变动长期趋势变动又称倾向变动，它是指伴随着经济的发展，在相当长的持续时间内，单方向的上升、下降或水平变动的因素。它反映了经济现象的主要变动趋势。长期趋势变动是时间t 的函数，它反映了不可逆转的倾向的变动。长期趋势变动通常用T表示，T=T( t )。2.循环变动循环变动是围绕于

网络流量分析解决方案

1 网络流量分析解决方案方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息，也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地址组）的入、出流量随时间变化的趋势。图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽资源利用率的统计。支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率

神经网络预测时间序列

神经网络预测时间序列如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述: ),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1) 时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(?f ,然后预测未来值。 (2) 网络参数和网络大小用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。实际上,通常从小网络开始。逐步增加隐层数目。同样输入元数目也是类似处理。 (3) 数据和预测精度通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。训练数据一般多于检验数据两倍。检验过程有三种方式: 短期预测精度的检验。用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。长期预测中迭代一步预测。以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。直接多步预测。即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中 1>k 。

[整理]H3C网络流量分析解决方案.

方案背景随着网络的应用越来越广泛，规模也随之日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： 1、网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ 2、应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ 3、用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。为了应对企业网络管理中的这些问题，于是，H3C公司的NTA（Network Traffic Analysis）解决方案应运而生！所谓的工欲善其事，必先利其器，NTA解决方案可以帮助网络管理人员了解企业内部网络之运行状况，及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象，也能方便用户进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考，并方便网络管理员及时解决网络异常问题。 NetStream技术介绍在理解Network Traffic Analysis解决方案之前，首先需要了解NetStream的一些基本概念，它们是该解决方案的基础。

“流”概念 NetStream的流定义为：由源到目的方向的一系列单向的数据包。 NetStream流是通过7元组来标识的，即通过接口索引、源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议号和ToS组成的七元组确定一个NetStream流，设备根据七元组信息对过往的数据包进行NetStream统计。下图中就包括四条流：从Client A到WWW Server方向通信时产生的流；从WWW Server到Client A方向通信时产生的流；从Client B到FTP Server方向通信时产生的流；从FTP Server到Client B方向通信时产生的流；图1 网络中流的举例说明从上例中可以很容易地理解，流是单向的，同时流也是基于协议的。形象地说，通过NetStream流可以记录下来网络中who、what、when、where、how。

神经网络对时间序列的处理(1)

神经网络对时间序列的处理 Georg Dorffner 奥地利维也纳大学人工智能研究所医疗控制论和人工智能部门摘要：本文介绍了神经网络在时间序列处理的最常见类型，即模式识别和时空模式的预测。重视神经网络模型和更多经典时间序列的处理方法之间的关系，尤其是预测。文章首先通过介绍基本的时间序列加工、讨论了前馈以及递归神经网络,和他们非线性模型在时空模式的依赖能力方面。 1.介绍世界是一直在变的。无论我们观察还是措施——个物理价值,诸如温度和自由交易的价格好—在不同的时间点。经典模式识别,并且与它的很大一部分神经网络应用中,主要涉及了检测系统模式以一个数组的形式返回(静态模式)。典型的应用包括输入向量的分类成多个类别之一(判别分析),或近似描述之间的可见的依赖关系(倒退)。当随时间变化而变化也被考虑进去，额外的,时间维就是补充。虽然在很大程度上这一问题仍然可以被经典模式识别,一些附加的重要方面仍然起作用。统计领域的时空数据分析这种关注(例如具有一定的时空维度的数据)，通常是被称为时间序列处理。本文旨在介绍利用神经网络的基本原理为时间序列处理。作为一个教程，它自然只能触及表面的这个行业,留下许多重要的细节都没动。不过,概述最相关方面的工作基础,形成了这个领域的佼佼者。这篇文章是很有参考价值的一个指南,并给出了更远、更详细的文学。关于神经网络学习算法的基本知识建筑已被假定。 2.时间序列处理 2.1．基本要素在正式的条件,时间序列是一系列向量,根据t：~x(t)：t =0；1；…… (1)。向量的组成部分可以是任何可观察变量,诸如： 1）在一幢建筑里的空气温度 2）在给定的证券交易所的某些产品价格 3）在一个特定城市新出生的人数 4）在一个特定社区的水的总消费金额从理论上讲,x ~可以被看作是时间变量t的连续函数。然而用于实际目的时,时间是通常被看作离散的时间间隔,这就导致在每个时间间隔的终点产生x的实体。这就是为什么一个人说话的时间顺序或系列。时间间隔的尺寸通常依手边问题,可以是任何东西,从几秒,几小时到几天,甚至几年。在许多情况下,可观察量只有在离散的时间间隔(例如，在每一个小时,或天某一商品的价格)必然会形成时间序列。在其他情况下(例一个城市的新出生的人数)，价值观必须累积或均一段时间间隔(如每月引起的出生人数)得到系列。在时间确实是连续的领域(例如当温度在某一地点是可见) 一个人必须点测量变量的藉所选择的时间间隔来获得一个系列（如每个小时的温度）。这就是所谓的抽样。取样频率就是所测量时段的点个数，在这种情况下是一个非常重要的参数，因为不同频率能从本质上改变所获得时间序列的主要特点。值得注意的是,有另一个领域非常密切相关,即加工时间序列信号处理。例如语音识别，即异常模式心电图的发现（ECGs），或脑电图的自动分级（EEGs）。一个信号,当采样成一串值的离散的时间间隔时,构成上述定义的时间序列。因此和时间序列信号处理没有一个正式的区别。在普遍的应用程序中可以发现不同（例如单个信号的识别和滤波;时间序列处理的预测），自然的时间序列(一个采样间隔时间信号通常是一小段时间,而在时间序列处理区间常是小时)。但这只是一个从原型中的应用的观察,并没有明确的边界。因此,时间序列处理可借鉴对信号处理的方法探索,反之亦然。神经网络应用程序在信号处理的概述在文献【54,51】。如果矢量~ x只含有一个组件,在许多应用场合情况中,有的说是一个单变量的时间序列,否则它就是一个多元。它非常仰赖棘手问题的单变量治疗是否会导致图案识别的结果。如果几个可观察量相互影响（例如空气温度和消耗的水量）一个多变量分析治疗（即基于几个可观察量的分析{~x超过一个变量}）将被标明。在大多数讨论中，我们依然遵循单变量的事件序列处理。 2.2处理类型根据时间序列分析的目的,时间序列分析的典型应用可以分为: 1.时间序列未来发展的预测 2.时间序列的分类或分成几类的一部分 3.根据参数模型对时间序列的描述

基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析

基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析姓名：王红芳数学与应用数学一班指导老师：魏友华摘要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。在股票市场上，时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测，为投资者和股票市场管理方提供决策依据。本文通过各种预测方法的对比，突出时间序列分析的优势，从时间序列的概念出发介绍了时间序列分析预测法的基础以及其简单的应用模型。文中使用中石化股票的历史收盘价数据，运用时间序列预测法预测出中石化股票的后五个交易日的收盘价，通过对预测价格和实际价格做出对比，表明时间序列预测法的效果比较好。关键词：时间序列；股票价格；预测

The short-term stock price prediction based on time series analysis Abstract: The analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy, it describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic variables. In the stock market, the forecasting method of time series is commonly used to forecast the trend of stock price, and provide evidence of decision making for investors and managements. In the thesis, through the comparison of various forecasting methods to highlight the advantages of the analysis of time series, beginning with the concept of time series, I introduce the basic of forecasting method of the analysis of time series as well as its simple application model. in the paper, I use the historic closing price data of Sinopec shares and the forecasting method of time series to predict the Sinopec shares' closing price of the last five days, and by comparison between predicting price and actual price to show the good effect of the forecasting method of time series. Keywords: Time series; Stock price; Forecast

用小波神经网络来对时间序列进行预测

/* Note:Your choice is C IDE */ #include"stdio.h" void main() { }/*用小波神经网络来对时间序列进行预测 */ /*%File name : nprogram.m %Description : This file reads the data from %its source into their respective matrices prior to % performing wavelet decomposition. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Clear command screen and variables */ clc; clear; /*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired resolution level (Tested: resolution = 2 is best)*/ level = menu('Enter desired resolution level: ', '1',... '2 (Select this for testing)', '3', '4'); switch level case 1, resolution = 1; case 2, resolution = 2; case 3, resolution = 3; case 4, resolution = 4; end msg = ['Resolution level to be used is ', num2str(resolution)]; disp(msg); /*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired amount of data to use */ data = menu('Choose amount of data to use: ', '1 day', '2 days', '3 days', '4 days',... '5 days', '6 days', '1 week (Select this for testing)'); switch data case 1, dataPoints = 48; /*%1 day = 48 points */ case 2, dataPoints = 96; /* %2 days = 96 points */ case 3, dataPoints = 144; /*%3 days = 144 points */ case 4, dataPoints = 192; /*%4 days = 192 points */ case 5, dataPoints = 240; /* %5 days = 240 points */

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2110277905.html, MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用作者：张云丽韩宪忠王克俭来源：《科学与技术》2014年第08期摘要：本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上，主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明，并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现，通过不断的调整参数，最后使训练的模型比较理想，满足实际的需求，表明了直接使用时间序列预测的有效性，并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。关键词：Matlab；神经网络；时间序列；预测中图分类号：TP391.41 文献识别码：A 引言时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的研究主要是挖掘其中有价值的信息，找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列分析研究的主要内容，是指根据现有的和历史的时间序列的数据，建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3]，从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说，时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前，时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。随着Matlab版本的不断更新，神经网络工具箱不断的完善，使得仿真的实现日益简单， R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码，网络训练完毕，从Simple Script 可看到网络代码，并可对代码进行编辑、改编，因此，只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点，将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中，通过快速的仿真及不断的调整参数，从而形成较理想的数学模型，为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的，输出仅依赖于当前的输入，例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络，其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈，有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出，无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此，动态神经网络比静态神经网络功能强，本文选择动态神经网络进行时间序列预测。

基于神经网络的MackeyGlass时间序列预测

目录 1引言2 2MG时间序列2 2.1MG时间序列简介2 2.2利用dde23函数求解MG时间序列2 3BP神经网络4 3.1神经网络总体思路4 3.2MATLAB中的newff函数4 3.3BP神经网络的训练5 3.4构建输入输出矩阵6 3.5对MG时间序列未来值预测7 4参考文献8 5附录8

时间序列分析方法第章预测

第四章预测在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。 §4.1 预期原理利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。 4.1.1 基于条件预期的预测假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t Y 的值。特别地，一个最为简单的情形就是利用t Y 的前m 个样本值预测1+t Y ，此时t X 可以描述为：假设*|1t t Y +表示根据t X 对于1+t Y 做出的预测。那么如何度量预测效果呢？通常情况下，我们利用损失函数来度量预测效果的优劣。假设预测值与真实值之间的偏离作为损失，则简单的二次损失函数可以表示为(该度量也称为预测的均方误差)：定理4.1 使得预测均方误差达到最小的预测是给定t X 时，对1 +t Y 的条件数学期望，即：证明：假设基于t X 对1+t Y 的任意预测值为：则此预测的均方误差为：对上式均方误差进行分解，可以得到：其中交叉项的数学期望为(利用数学期望的叠代法则)：因此均方误差为：为了使得均方误差达到最小，则有：此时最优预测的均方误差为： 211*|1)]|([)(t t t t t X Y E Y E Y MSE +++-= End 我们以后经常使用条件数学期望作为随机变量的预测值。 4.1.2 基于线性投影的预测由于上述条件数学期望比较难以确定，因此将预测函数的范围限制在线性函数当中，我们考虑下述线性预测：如此预测的选取是所有预测变量的线性组合，预测的优劣则体现在系数向量的选择上。定义4.1 如果我们可以求出一个系数向量值α，使得预测误差)(1t t X Y α'-+与t X 不相关：则称预测t X α'为1+t Y 基于t X 的线性投影。定理4.2 在所有线性预测当中，线性投影预测具有最小的均方误差。

Sniffer_网络流量分析

Sniffer网络流量分析（讨论稿）感谢作者 Network General

目录第一章从利用率看网络 (1) 1.网络利用率（Utilization） (1) 2.网络利用率和服务质量（QOS） (1) 3.网络利用率的异常和网络异常 (3) 4.如何监控网络利用率 (5) 5.案例分析 (8) 5.1.网络利用率异常导致网络丢包 (8) 第二章从包大小分布看网络 (11) 1.包大小分布（Packet Size Distribution） (11) 2.包大小分布和网络效率 (11) 3.包大小分布的异常和网络异常 (12) 4.如何监控网络中包大小分布 (14) 5.案例分析 (16) 5.1.网络包大小分布异常导致网络异常 (16) 第三章从协议分布看网络 (20) 1.协议分布（Protocol Distribution） (20) 2.协议分布和网络应用 (20) 3.协议分布异常和网络异常 (20) 4.如何监控网络中协议分布 (22) 第四章流量产生的分析 (24) 1.流量的产生 (24) 2.异常流量的产生 (24) 3.异常流量的分析 (25) 3.1.发现异常的网络流量 (25) 3.2.对异常网络流量的分析 (29) 4.案例 (30) 4.1.某网络的HTTP协议异常网络流量 (30) 4.2.某IDC的网络异常流量分析 (36) 4.3.某网络利用率异常的流量分析 (39) 第五章网络应用流量评估 (44) 1.应用流量特点 (44) 1.1.不同应用的流量特征 (44) 1.2.不同种类应用对网络系统性能的需求 (45) 1.3.网络应用对网络的影响 (45)

浅谈IP网络流量分析

浅谈IP网络流量分析【摘要】随着互联网技术的迅速发展，网络覆盖的范围越来越广泛，人们的工作、生活也越来越离不开网络，各种网络业务的应用也得到了普及，网络流量分析技术也取得了长足的进步，本文通过网络流量分析方法的研究，对网络流量分析的特点﹑属性及工作原理来分析，并且阐述IP网络流量分析的重要性以及应用性。【关键词】IP网络流量分析；互联网；技术的应用网络流量分析是一个有助于网络管理者进行网络优化、网络监控、流量趋势分析等工作的工具，进而挖掘网络资源潜力，控制网络互联成本，并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据，企业需要及时了解到网络中承载的业务，及时掌握网络流量特征，及时解决网络性能问题。从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时了解网络运行状况，及时清楚网内应用的执行情况。随着网络的发展，流量分析工作将在网络管理中起到越来越重要的作用。 1.网络流量分析方法网络流量是单位时间内通过网络设备或传输介质的信息量。网络流量分析根据不同的方法可以从不同的侧面展开，目前，主要的分析方法有流量的统计分析和流量的粒度分析等。 1.1 网络流量的统计分析（1）基于软件的流量统计这种统计分析一般通过修改安装于主机上的操作系统的网络接口模块，使之具有捕获数据包的功能，以实现流量信息的收集和分析。基于硬件的流量统计效率很高，专用性强，但是价格昂贵对人员要求高，而基于软件的流量统计有价格便宜，实现灵活，扩展性强的优点，但其性能要低于基于硬件的统计技术。因此，流量统计方法有待进一步的提高，以适应网络快速发展的需求。（2）基于硬件的流量统计此类分析通常采用硬件测量设备，是一种为特定目的设计的用于收藏和分析流量数据的硬件设备。 1.2 网络流量的粒度分析网络流量行为特征的分析还可以在不同测量粒度或者不同的层面上展开。