网络流量预测模型的研究与分析

网络流量在线分析系统的设计与实现

综合实训报告 题目：网络流量在线分析系统的设计与实现

信息学院计算机科学系 目录 一、实训目的 (3) 二、实训内容 (3) 三、主要设备及环境 (3) 四、设计与步骤 (4) 五、过程与调试 (22) 六、整理与小结 (23) 七、参考文献 (24) 八、附录 (25)

一、实训目的 设计并实现一个网络流量的分析系统。该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP、目的IP、源端口、目的端口及协议等五元组的形式存储。（4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。在这些统计数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 二、实训内容 （1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。 （2）分析各个网络协议格式，能够显示各协议字段的实际意义。例如，能够通过该程序反映TCP三次握手的实现过程。 （3）采用Hash链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。 （4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取一段时间（如30分钟）的网络流量，将该段时间以固定时长（如1分钟）为单位分成若干个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在上述统计数据的基础上分析不同应用如WEB、DNS、在线视频等服务的流量特征。注意，可根据实际的流量分析需要自己定义相关的统计量。 三、主要设备及环境 硬件设备： （1）台式计算机或笔记本计算机(含网络适配器) 软件设备： （2）Windows操作系统 （3）网络数据包捕获函数包，Windows平台为winpcap

基于时间序列的网络流量分析与预测

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/7c11765131.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。

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。

几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，

铁路旅客流量预测

摘要了解和预测铁路客流量对于铁路部门而言是实现利润最大化和保证市场竞争力的重要环节，本文通过对某铁路公司至2015年一月至2016年3月的客流情况进行研究分析，得出了铁路客流量的一般规律并构建了良好的客流量预测模型，借此实现对未来两周客流量的预测以及对车辆资源分配方案的优化. 问题一：根据旅客列车梯形密度表中包含的大量数据，利用图表分析法我们绘制了十二张包含饼图、折线图、散点图等多种形式的图表，这在一定程度上帮助我们很好地实现了客流规律的可视化展现.通过这些图表我们分析研究了不同种客运列车的优劣势、客运量的峰值规律以及站点与客运量的相关性，总结出了客流量的一般规律. 问题二：我们针对附件一所提供的大量数据进行了分类整理，将数据按照控制变量法的原则大致分为三类，即考察车站、车次、时间段三个变量对于客流量的影响.在对原始数据进行研究分析后，我们认为车站对于客流量的影响最为显著，于是我们将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，我们基于MATLAB平台构建程序，程序的核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型能够帮助我们很好地挖掘和利用原始数据，同时我们参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量.当然，我们也采用了残差修正的衡量方法来对模型和预测结果进行了完善和校准. 问题三：为了求得铁路车辆资源配置方案的最优解，一方面考虑到问题二中对于未来两周客流量的预测，另一方面为了实现两个基本假设中对于客座率达到75%利润最大的假设，我们决定采用模拟退火算法来对结果进行优化，这可以帮助我们在减少算法耗时的同时得到一个符合生活实际的最优解. 一、问题重述 铁路部门为保持市场竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路.其中，为了准确把握市场，需要对客流进行充分的了解和预测.铁路客流量受多种因素影响.

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

网络流量预测模型研究

2017年第8期信息通信2017 (总第176 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 176) 网络流量预测模型研究 陈广居\梁鹏2,王坤3 (1.94750部队福建连城366200;2.94937部队浙江杭州310021 ;3.94872部队江西樟树331204) 摘要:针对当前网络通信业务量大，业务种类多的特点，对近年来网络流量预测模型研究现状进行了综述，分析了多种网 络流量预测模型，针对网络流量的不同特点对各种模型从计算复杂度、应用场合及适用范围等方面展开比较分析。比较 结果表明，预测模型与所分析流量特性及应用场合关系密切，在具体应用中应充分考虑预测目标和具体的网络流量特 点，选择合适的预测模型。 关键词:短相关；长相关;线性预测；非线性预测；组合预测 中图分类号:T H393文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017)08-0191-04 The R eserch o f N etw ork Traffic Prediction M odel C h e n G u a n g ju1, L ia n g P e n g2, W a n g K u n3 (1. U n it 94750 o f P L A, L ia n che n g F u jia n 366200, C h in a; 2. U n it 94937 o f P L A, H a n g zh o u Z he jia n g 310021, C hin a; 3. U n it 94872 o f P L A, Zhangshu Jia n gxi 331204, C h in a) A b s tra c t:F o r the characteristics o f the current ne tw o rk com m unication traffic, this paper presents an o ve rvie w on the study o f m odels for ne tw o rk traffic prediction in recent years, analyzes different kinds o f ne tw o rk traffic prediction m odels. In v ie w o f the different characteristics o f ne tw o rk traffic, the m odels are analyzed and com pared fro m the aspects o f com putational co m-plexity, application and scope o f application. T h e results p ro ve that prediction m o d e l should correlate to traffic characteristics and scene tightly. It needs to select the appropriate prediction m odels according to the target and the specific characteristics o f ne tw o rk traffic. k e y w o rd s: lo n g range dependence; short range dependence; linear prediction; nonlinear p rediction; com bination Prediction 〇引言 网络流量是网络运行的重要指标，其反映了网络的运行 状态，近年来网络流量建模和预测成为人们的研究热点。针 对网络流量特性进行建模是网络设计规划和网络状态分析的 前提，也对网络管理与故障处置、新的网络协议的开发以及提 高网络运行服务质量具有重大意义；网络流量预测模型的研 究对于更好地理解网络业务的性能和规律、规划网络设计、决 定网络拥塞控制、应用于网络安全、网络管理的异常检测、提 高服务质量意义深远。网络流量预测以过去的流量数据为依据，通过建立适当的数学模型对将来的流量状态进行预测。因此，掌握网络流量的特点对提高预测的精度和深入分析预测 本质尤其重要。在当前的一些网络流量预测资料中，大部分 的研究重点是对网络流量特性的数学分析，单纯针对网络流 量进行预测的研究不多，与之对应，这一领域的研究在河流流 量、道路交通、金融分析等领域中有较多的应用。本文对近年 来网络流量预测算法研究现状进行了综述，分析了多种网络 流量预测模型，并结合不同的网络流量特性对各种模型的适 用范围及应用场合进行了分析比较,最后得出结论，虽然智能 通信机房监控系统采用S O A P传输协议，这个协议是新时期 W e b S e r v ic e服务和物联网体系中的一种存在的标准传输协 议，S O A P协议定义了一个完善的逻辑业务服务请求者和逻辑 业务服务提供者之间相关的信息传输规范，促使X M L数据传 输更加安全，S O A P协议采用了传统的互联网传输协议，使物 联网作为数据传输的标准模式进行传输，可以为用户提供一 个格式化的相关协议信息，并且能够承载相关的物联网传输 协议，这些协议主要包括以下几个关键方面,S O A P封套信息、S O A P编码规则、S O A P R P C进行逻辑业务处理表示等。S O A 能够更好的实现信息的加工和服务，首先用户可以获取相关 的信号数据，接着可以分析信号的类型，如果信号为抽取信号，就可以实现数据抽取功能;如果信号为引用数据失效信号，则 可以将其划分到响应弓丨用数据失效弓丨擎中；如果信号为数据 已变更信号，则可以将数据推送到数据库中;如果信号为即时 获取，可以启动即时获取数据操作引擎。操作完成之后，这些数据均可以持久化地保存到数据存储器中，保证数据的及时 处理，进一步实现数据的加工和服务。通信机房监控系统是 现代无线通信的一个重要标志，物联网采用自适应技术，可以保证通信质量达到最优化,根据信道的传输环境的变化，适时 地改变N B-I O T的发送、接收参数。 3结语 随着我国通信事业的发展，通信机房包含的设备越来越多， 这些设备承载着数以亿计的资源，保?2联网软件的正常运行。 因此提高机房的智能化管理已经成为人们研究的重点,本文提 出利用物联网的数据感知、信息采集和数据分析功能，构建一个 实时的、动态的智能化机房，提高机房的运行管控成效。 参考文献： [1]陈武.物联网信息技术在数据机房建设中的应用研究[J]. 信息系统工程,2016(12):70-72. [2]李铁.基于物联网的机房温度报警系统设计与实现[J].中 国新通信，2017(3):65-66. [3]胥志强，何国平，杨漾.物联网技术在气象部门智能机房 建设中的应用[J].网络安全技术与应用,2017⑵:130-131. [4]王有为.基于物联网思维的高速公路变电所机房监控系 统[J].中国交通信息化，2016(8):116-117. 191

流量分析系统方案

网络流量监控分析系统方案 网络流量监控分析系统方案 广州源典科技有限公司 Guangzhou U&D. T echnology Co.，LTD. 地址：广州市天河区天河东路155号骏源大厦7楼702室 2011年07月

网络流量监控分析系统方案 目录 1. 概述 (1) 2. 网络流量监控分析系统需求分析 (2) 2.1. 流量监控分析系统需求 (2) 2.2. 需求分析 (2) 3. NetScout nGenius网络流量监控分析解决方案 (4) 3.1. NetScout公司简介 (4) 3.2. nGenius企业级网络和应用性能管理系统 (5) 4. 系统方案 (7) 4.1. 系统部署示意图 (7) 4.2. 系统部署说明 (7) 4.3. 系统组成 (8) 4.4. 产品的主要功能 (13)

网络流量监控分析系统方案 1.概述 为了最大程度地提高网络的运行质量，实现管理的规范化、科学化，对网络的数据流量进行综合分析，对潜在隐患争取提前预警，对各种发生的故障进行及时定位、分析、处理，保障全网安全、高效、稳定的运行，合理有效地利用网络资源等就变得日趋重要。一个运行良好的网络系统，所产生的经济效益和节约的运行费用是非常可观的，而一个运行不好的网络系统，可能带来的损失是难以估量的。因此，网络监控和安全管理已成为一个倍受瞩目的焦点领域，越来越多的人认识到它是整个网络环境中必不可少而且非常重要的一个组成部分。 网络监控和维护就是在已运行的网络系统上叠加部分计算机网络资源，在不影响系统正常运行和不改变系统内核的情况下，完成对系统运行情况数据的采集、系统故障预警和告警、部分调整工作的实施并提供分析数据和部分参考解决方案等项功能。NetScout网络监控系统正是这样一种可以为流量监控与分析方面的需求提供最好的解决方案，是目前市面上唯一具备完整网络性能管理方案的厂家，产品包含硬件探针及软件系统。NetScout网络性能管理方案可为用户提供主动式的网络管理，通过7×24小时的网络监控，帮助用户了解网络带宽的使用情况，业务应用的行为规律，业务应用的响应时间，及时发现网络故障隐患，保证业务应用的正常。

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

万方数据

万方数据

万方数据

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究 作者：周德懋， 李舟军， 康荣雷， ZHOU Demao， LI Zhoujun， KANG Ronglei 作者单位：北京航空航天大学,计算机学院,北京,100191 刊名： 现代电子技术 英文刊名：MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE 年，卷(期)：2009,32(8) 被引用次数：2次 参考文献(17条) 1.Garrett M W;Wilhinger W Analysis,Modeling and Generation of Self-similar VBR Video Traffic 1994 2.Chen Borsen;Yang Yusuarg;Botekuen Lee Fuzzy Adaptive Predictive Flow Control of Network Traffic[外文期刊] 2003(04) 3.刘嘉琨;金志刚;薛飞基于FARIMA过程的网络业务预报与应用[期刊论文]-电子与信息学报 2001(04) 4.Chen Liang;Wang Xiaofan;Han Zhengzhi Controlling Bifurcation and Chaos in Internet Congestion Control Model 2004(05) 5.Joachim H;Werner L Lyapunov Exponents from a Time Series of Acausic Chaos 1989(04) 6.文兰动力系统简介[期刊论文]-数学进展 2002(04) 7.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 8.杨福生小波变换的工程分析与应用 1999 9.雷霆;余镇危一种网络流量预测的小波神经网络模型[期刊论文]-计算机应用 2006(03) 10.陈振伟;郭拯危小波神经网络预测模型的仿真实现[期刊论文]-计算机仿真 2008(06) 11.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 12.张传斌;王学孝;邓正隆非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用[期刊论文]-热能动力工程 2001(03) 13.张玉瑞;陈剑波基于RBF神经网络的时间序列预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(11) 14.林天峰基于最大熵原理的网络流量预测综合模型[期刊论文]-微电子学与计算机 2006(08) 15.郭琳;张大方;黎文伟基于稳态模型的流异常检测算法[期刊论文]-计算机工程 2006(19) 16.余健;郭平基于改进小波神经网络的网络流量预测研究[期刊论文]-计算机应用 2007(12) 17.郑成兴网络流量预测方法和实际预测分析[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(23) 本文读者也读过(10条) 1.潘乔.罗辛.王高丽.裴昌幸.PAN Qiao.LUO Xin.WANG Gao-li.PEI Chang-xing基于FARIMA模型的流量抽样测量方法[期刊论文]-计算机工程2010,36(15) 2.李林峰.裘正定时间序列分析在网络流量预测中的应用研究[会议论文]- 3.赵海阔.朱正平.ZHAO Hai-kuo.ZHU Zheng-ping基于非线性算法的网络业务流量预测[期刊论文]-自动化与仪器仪表2010(4) 4.何建基于时间序列的网络流量分析与预测[期刊论文]-中国科技信息2005,2(22) 5.段智彬.孙恩昌.张延华.董燕.DUAN Zhi-bin.SUN En-chang.ZHANG Yan-hua.DONG Yan基于ARMA模型的网络流量预测[期刊论文]-中国电子科学研究院学报2009,4(4) 6.闵洁.李潇.MIN Jie.LI Xiao基于最小二乘支持向量机的网络流量预测[期刊论文]-九江学院学报（自然科学版）2010,25(1) 7.韩志杰.王汝传.段晓阳.HAN Zhi-jie.WANG Ru-chuan.DUAN Xiao-yang一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法[期刊论文]-计算机技术与发展2010,20(11)

基于物联网智能交通流量分析系统

物联网基础大作业 题目：基于物联网智能交通车流量分析系统的设计 学院(系部)： 专业：班级： 学生姓名：学号： 成绩：□优秀□良好□中等□及格□不及格（注：方框打√） 2016年6月22日 一、作品设计目标及意义 （1）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术)的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达到

数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥堵问题。 （2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感受物流的快捷、方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高，汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示，在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅度缓解的城市。其余大部分城市和地区拥堵都在进一步恶化。以北京为例，北京高峰拥堵延时指数为2.06，平均车速为22.61公里/小时，也就是说北京驾车出行的上班族要花费畅通下2倍的时间，才能到达目的地。种种迹象表明大中城市的交通拥堵现状依旧不容乐观。 目前，世界上智能交通系统应用最为广泛的地区要属日本，其技术相当完善和成熟，欧洲、美国等地区也普遍应用。就我国目前而言，北京、上海等大城市也已

网络流量、应用性能分析、故障定位分析方案

. XX省农信社 基于产品的网络流量、应用性能分析、故障定位分析项目 测试报告 2019年6月11日

目录

1概述 随着大量新兴技术和业务趋势的推动，用户的网络架构、业务系统和数据流量日趋庞大、复杂。为了保证网络和业务系统运行的稳定和畅通，我们需要对网络及业务系统进行全方位监测，以确保网络及应用系统可以正常、持续地运行。 应用性能管理是一个新兴的市场，其解决方案通过监控应用系统的性能、用户感知，在应用出现异常故障时，帮助用户快速的定位和解决故障，其标准的需求如下： ?通过网络流量分析工具，掌握各级网络运行的趋势和规律，主动、科学地进行网络规划和策略调整，将网络管理的模式从被动变为主动： ?通过网络流量分析工具，实时监控网络中出现的非法流量，及时采取管控措施，保障应用系统的安全运行； ?应用系统出现问题（如运行缓慢或意外中断时，）通过网络流量分析工具可回溯历史网络流量，快速找出问题的根本原因并及时解决。 ?网络拥堵时，通过网络流量分析工具快速判断是正常应用系统占用了带宽还是异常流量占用了带宽，立即执行相应、有效的控制措施。 ?从最终用户感知的角度，提供多维度的应用性能监控，实时掌握应用系统的性能状况； ?7×24小时实时监控各区域用户的真实使用体验，及时发现用户体验下降，并及时作出相应的处理，提升用户满意度。 ?当故障发生时，快速定位故障域，缩短故障分析时间，降低故障对最终用户造成的影响，提高系统的运维质量。 年APM市场全球分析报告与魔力象限分析，Riverbed(OPNET)公司已经成为全球这个领域的领导者。 OPNET公司的客户群体非常广泛，国的用户包括中国移动、中国网通、中国电信、信息产业部电信规划研究院，中国农业银行总行，民生银行，新华人寿，中国海关总署，银河证券，国信证券，电信设备供应商中包括华为、大唐电信、摩托罗拉、中兴电子及西门子等。

短期交通流量预测

短期交通流量预测 摘要 交通流量是一种对于一段时间在某个路口通过的交通实体量，在现在的社会中，智能运输系统等交通理论的研究已经渐渐成为发达国家的研究对象，而交通流量预测分析是其中的核心研究之一。所以，对于交通流量的预测成为叩开智能交通系统大门的最有力的那一把钥匙。 在前面，我们首先面临的一个问题是对于数据的处理。题目以15分钟为一个时间段来测量交通流量，一共有三天的数据，应该有288个数据，但是题目只给出了276个。另外，在数据中还有两个为负的数据。面对缺失数据和异常数据，我们分别使用了热卡插补法和平均值填补法来解决。 然后在进行预测时，我们分别使用了不同的软件来建立不同的预测模型。首先我们使用了灰色预测GM软件来进行灰色模型的预测，在预测前，我们先用模型和前两天的交通流量来预测第三天的交通流量，然后将第三天的真实交通流量与预测交通流量进行相关性检验，检验通过后，再用于预测第四天的交通流量，最后评价模型的好坏。 接着，我们使用了spss软件来进行回归分析模型的预测。在预测之前，我们需要先对数据进行相关性检验，若没有相关性，则回归方程会没有意义。接下来，通过对回归方法的决定性系数检验和方差分析检验，得到最合适方法。之后再进行第四天的预测及预测结果的评价。 然后，我们使用了metlab软件来实现BP神经网络模型的预测。BP神经网

络的实质是用已给出的数据来推出需要的数据，并将新预测出的数据重新返回输入中，得到误差，一直重复，直到误差到达合理的围。在预测之前，我们先得出了误差在合理围，并且看到已给出数据的真实值与预测值得对比。在确保模型是可用的之后，在进行预测与预测结果的评价。 最后，我们使用了eview软件来进行时间序列的预测。时间序列预测要求数据必须是平稳的，所以在预测前，先要对数据进行ADF检验，在检验通过后，才能进行预测，得到预测后的表达式和残差。在最后，还必须对残差进行分析估计。这样之后，对模型进行评价。 在本文的最后，我们进行了进一步的讨论和改进，对四种预测方法进行了一个比较，判断出那个模型是最适合这个题目的。并且对文章中所涉及的模型进行推广，使其更便于运用于生活实际中。 关键词：eviews 热卡插补法相关性检验神经网络时间序列ADF检验

网络流量行为的态势分析与预测

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7c11765131.html, 网络流量行为的态势分析与预测 作者：汤霖 来源：《电脑知识与技术》2011年第21期 摘要：在不断变化的现实网络环境中，流量参数之间的关系是相当复杂的，呈现的一般都是非线性规则，所以我们根据人工神经网络理论构造出以BP神经网络为核心的流量预测模型，对网络流量行为进行有效的态势分析进而产生预测流量的方案，并结合公司日常的网络管理加以应用，为企业用户提供更好的体验服务。 关键词：网络；预测模型；BP神经网络 中图分类号： TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)21-5098-02 Network Flow Behavior of the Situation Analysis and Prediction TANG Lin (Communication and Information Engineering College, Shanghai University, Shanghai 200072, China) Abstract: Real network environment is constantly changing, the flow relationship between variables is complex, usually showing a strong non-linear law. This article is introducing the series forecast within the theory and human nerve cell network based on BP neural network was designed based on the traffic forecasting model, given an effective traffic prediction programs, and applied to the company's network management, to provide users with better services. Key words: network; forecast model; BP neural network 随着网络技术日新月异的发展和网络规模的不断扩大，网络体系结构越来越复杂，网络设备的类型和网络上所承载的业务种类不断增加，这些因素都导致网络出现各种性能或故障问题的可能性大大增加。本文就是在这样的研究背景及意义下，提出了一个网络流量分析与预测模型。该模型采用了BP （Back Propagation 反向传播）神经网络技术，具有自学习能力，可以有效地解决现有的许多流量采集系统中的问题。 该模型的流量采集部分基于MRTG软件，同时在流量图生成模块里结合数据库工具RRD，并在某公司网络环境下，用试验结果来验证该预测分析模型，即可获得相对准确的预测精度和较强的适应力。 1 网络流量分析预测模型 1.1 确立预测对象

基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究开题分析报告

基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究开题报告

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毕业设计（论文）开题报告 姓名学号专业 设计（论文）题目基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究 1. 毕业设计(论文)的目的及意义（含国内外的研究现状分析）： 1.1研究的目的及意义 1.1.1研究目的 随着我国经济快速发展，城市化进程日趋加快，城市人口规模和机动车数量急剧增加，直接导致交通出行量大幅增加，由此引发一系列的交通问题，其中交通拥堵问题最为突出。解决该问题的方法除了控制车辆增长速度以外，大力发展城市轨道交通是一个重要解决手段。 城市轨道交通对城市的发展模式和布局有着重要影响，而城市轨道交通客流量预测是轨道交通建设的基础和前提，在轨道交通建设项目可行性研究和交通状况评价过程中都需要进行交通情况调查和交通量预测。因此城市轨道交通客流量的预测直接关系到城市轨道交通项目建设的科学性和合理性，具有重要的现实意义和理论价值。 1.1.2研究意义 城市轨道交通客流预测是城市轨道交通项目建设的一项重要的基础工作,是确定城市轨道交通建设规模和站点布局的重要依据,是城市轨道交通网络合理规划和初步运营的前提条件。目前，传统的四阶段客流预测方法被广泛地应用于交通客流量预测，虽然这些实践工作为四阶段法进行轨道交通客流预测提供了借鉴以及理论实践案例,但是由于轨道交通自身的特点,运用四阶段法预测交通客流时,考虑的因素和预测程序都较为复杂，因此在研究和实践过程中,传统四阶段法还存在不足之处,为了使四阶段法的交通客流预测结果更能符合城市轨道交通的特点,使其更加实用和完善,对其进行改进具有重大的现实意义和理论价值。通过本课题的研究，有助于发现传统四阶段法所存在的缺点，并对其进行改进，为轨道交通量预测提供新的方法和理论依据，更加合理地规划轨道交通网络和城市空间布局。 1.2国内外研究现状 1.2.1国外研究现状 针对交通量预测，HRB和BRP最先运用转移曲线法实现了交通量分配预测，Moore和Schneider等人在前者的基础上，建立全有全无模型进行交通量分配预测，但是预测结果容

基于物联网智能交通流量分析系统

物联网基础大作业 基于物联网智能交通车流量分析系统的设计：题目 ：)(系部学院 班级：专业： 学生姓名：学号： √）□不及格（□中等□及格优秀成绩□：□良好注：方框打

日年月22 2016 6 一、作品设计目标及意义 )1（）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术 的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达 到数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通 管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥 堵问题。

（2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中 城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的 发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红 绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。 RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医 院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比 过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的 司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感

受物流的快捷、 方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高， 汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越 大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当 务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示， 在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅

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。

用户流量分析模型

版本：1.0 安徽联通用户流量分析模型 2012年01月12日

文件建立/修改记录

一、工具选择与算法选择 选用Clementine建模工具里面的决策树算法C5.0对本网用户的流量使用情况进行分析，类别划分。 二、决策树算法介绍 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。 1）树以代表训练样本的单个结点开始。 2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并用该类标记。 3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点． 4）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集tlI分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递4'I形成每个划分样本上的决策树。一旦一个属性出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它。 6）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止： ①给定结点的所有样本属于同一类。

②没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样木的类别分布， ③如果某一分枝tc，七砰如恤卜a*没有样本，则以样．本的多数类创建一个树叶。 决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。 由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树过大。因此，简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树，主要应解决以下3个最优化问题：①生成最少数目的叶子节点；②生成的每个叶子节点的深度最小；③生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。 三、数据预处理及准备 首先关联本网用户资料信息表，联通用户资料半年汇总表，3G业务资料表，统计出用户收入，用户增值费用，用户年龄，用户在网时长与用户使用流量的关系，及按流量使用量，套餐内流量使用情况，套餐内流量剩余流量将用户分档统计（详细见附件）。后将用户资料11月份数据清洗（除去离网用户，测试卡用户，上网卡用户）后作为模型数据来源。取数sql如下：