第一章4G流量套餐推广模型
1.1.需求分析
1.1.1.需求来源
建模原因
1、定位目前有条件使用4G流量套餐但没有使用或订购的用户。
2、套餐适用或绝对升档
1.1.
2.需求解析
1.2.模型基础要素
模型应用名称：4G流量套餐推广营销场景
模型名称：4G流量套餐推广模型
模型上线年份：2014年
省份：甘肃
模型算法名称：分类模型
模型描述：根据用户使用目前使用流量行为，用户特征定位有条件使用4G套餐的用户。
1.3.模型介绍
本模型主要立足定位目前有条件使用4G流量套餐但没有使用或订购的用户。
1.4.建模方法说明
1.4.1.模型运行范围定义
1.4.
2.模型术语解释
1.4.3.模型运行对象
运行对象：时间、地域、客户品牌为维度确定分析范围
剔除客户：无
模型构建：
1.4.4.模型算法&建模工具&数据库
1.4.5.模型输入
这里写模型训练时的数据宽表，包括输入变量以及衍生变量的技术口径，如：
1.4.6.模型算法
1.4.6.1.算法描述
4G流量套餐推广模型算法：
?模型输入1：用户号码、近3个月平均ARPU、近3个月平均流量、使用终端IMEI号、使用终端品牌、使用操作系统、使用终端样式、使用终端价格、目前套餐类型、近3个月2G平均流量、近3个月3G平均流量、近3个月4G平均流量、终端网络制式、SIM卡类型。
?模型输入2：终端库
模型计算
计算条件:
将所有涉及阈值变量设计数据库字段存储，便于后期模型优化。
1.4.6.
2.建模结构
1.4.7.模型输出
模型输出：手机号码、所在区域、4G流量套餐推广标签、客户目前终端属性（使用终端品牌、使用操作系统、使用终端样式、使用终端价格、上次换机时间、近3个月平均ARPU、近3个月平均流量）。
1.4.8.建模数据量及时间窗口
暂无
1.4.9.模型修正
这里写是否存在对模型运算结果的数据集进行调整？调整方式是？
1.4.10.模型优化
这里写建模期间遇到的主要问题，及对应的优化方案：
1.4.11.模型评估
1.4.1
2.结果解释
这里写结合业务来解释模型训练后得出的变量，变量系数、或者判定规则等。
变量要注明变量口径，如：
变量系数或者规则说明，采用变量系数列表（Logistic回归）、规则列表（决策树）、流程图或者伪代码的形式，详细说明模型算法及相关阈值配置情况
宝鸡文理学院 论文题目：校园网络流量估算模型 09级姓名：王军涛系别与专业：数学系数学与应用数学09级姓名：李静系别与专业：数学系数学与应用数学09级姓名：马华璐系别与专业：物理系测控技术与仪器
校园网络流量估算模型 摘要 随着时代的发展，校园网已经在各个高校相当普遍，由于网络互联环境的复杂，导致了网络的可靠性越低，网络服务越容易出现问题，网络的性能就更容易受到影响。传统的网络管理是在网络报警之后，根据网络日志或网络提示解决潜在的或已经出现的问题，是一种响应式的行为。这个时候的网络服务可能已经受到影响。为了使学校的网络部门提前处理掉潜在的问题，从而使校园网络能更好的服务学校的教学和生活，我们必须精确地估计和预测校园网流量的数据高峰，从而对校园网流量的周期性、突发性作出准确地预测，以达到防患于未然。为此，我们以某学院某个周期（一周内）按照固定时间间隔统计的两个核心服务器的网络发送请求数据（单位：字节）和收到数据（单位：字节）以及平均发送和收到的数据（单位：字节）信息为依据，通过数学建模提出了一套完整的预测方案。具体做法如下：首先，我们基于自相似性提出了校园网络模型为： 1,5 1.5 1.5 () 2.6(121)1,2,3 r k k k k k =?+-+-= 其次，从所给数据我们分析得到了每天各个时间段的网络流量有较大的差别，为此根据数据流量的多少，我们将每天划分为网络高峰期，正常期，空闲期三个时期，并采用了R/S分析法表示出了自相似性参数H的表达式,然后通过MATLAB 软件编程计算出了上述三个时期H的值分别为 10.844 H=,20.735 H= 30.713 H= 接着我们通过相关的流量数据和每天各个量得数据关于时间的走势图对校园网络实际流量数据周期性、突发性进行了分析，得到结论是七天中每天都是有周期的，但是每天的最高峰，最低峰都是不同的，每天的流量都会对本周的流量产生影响，而且波峰总在星期六和星期日之间游动，波谷总在星期二和星期四之间游动随后我们通过题中所给的数据对我们的预测模型进行了验证与检验，发现我们预测的与实际测量的比较接近。最后我们通过所建的模型以及得出的结论对相关部门提出了如下建议1.加强校园网络安全管理；2.构建多功能校园网络系统，实现网络资源高度共享；3.网络速度慢，稳定性差，制约了社会对学校的关注度； 4. 师生共同建设高水平的管理团队，取长补短，完善网络应用及维护； 5.实行同域内高校共建主干网，分而自治，加强网络信道的建设。 关键词：自相似性长相关性 Hurst参数 R/S分析方法
交通量优化配置 摘要 城市交通拥挤现象是城市交通规划最为明显的失策现象之一。从某种程度上说，城市交通拥挤现象是汽车社会的产物，特别是在人们上下班的高峰期．交通拥挤现象尤为明显。“据统计，上海市由于交通拥挤，各种机动车辆时速普遍下降，50年代初为25km 现在却降为15kin左右。一些交通繁忙路段，高峰时车辆的平均时速只有3—4km。交通阻塞导致时间和能源的严重浪费，影响城市经济的效率。”城市交通拥挤现象是现代我国大中城市存在的普遍问题．由于公交车、小汽车流量较多，加上餐饮业商贸功能聚集，使本来就不宽的道路变得拥挤不堪，给进行物资运输，急救抢险，紧急疏散等状况带来不便。其中，城市各路段交通流量的合理分配可以有效缓解道路发生拥挤。接下来，我们将模拟一个交通网络，用节点流量方程、环路定理、网络图论模型去合理分配该交通网络的交通流量已达到交通量优化配置。 关键字：交通流量、节点、环路、网络图论
一、问题重述 我们模拟某区域道路网络如图1所示，每条道路等级（车道数）完全相同，某时间段内，有N辆车要从节点1出发，目的地是节点0（假设该时间段内，路网中没有其它车辆）。在该时间段内，道路截面经过的车辆数越多，车辆在该路段行驶的速度就越慢。 我们在此要解决的问题是确定有效的行驶路径及其算法，合理分配每条道路的交通流量，使N辆车从节点1到节点0的总行驶时间最小。
二、模型假设 1）各路段单向通车 2）道路截面经过的车辆数与车辆在该路段行驶的速度成反比例函数关系 3）车流密度均匀不变 4）假设N辆车在极短时间内全部开出（即把车当做质点）5）各环路两条支路对时间负载均衡 三、变量说明 I i m节点到n节点支路的车流数量 t i车辆从m节点到n节点经过所花费的时间 Q 流量 v车速 L纵向路长 2L 横向路长 K反比例系数 ρ*t 车流密度随时间的函数
交通流量数学模型 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
交通量优化配置 摘要 城市交通拥挤现象是城市交通规划最为明显的失策现象之一。从某种程度上说，城市交通拥挤现象是汽车社会的产物，特别是在人们上下班的高峰期．交通拥挤现象尤为明显。“据统计，上海市由于交通拥挤，各种机动车辆时速普遍下降，50年代初为25km现在却降为15kin左右。一些交通繁忙路段，高峰时车辆的平均时速只有3—4km。交通阻塞导致时间和能源的严重浪费，影响城市经济的效率。”城市交通拥挤现象是现代我国大中城市存在的普遍问题．由于公交车、小汽车流量较多，加上餐饮业商贸功能聚集，使本来就不宽的道路变得拥挤不堪，给进行物资运输，急救抢险，紧急疏散等状况带来不便。其中，城市各路段交通流量的合理分配可以有效缓解道路发生拥挤。接下来，我们将模拟一个交通网络，用节点流量方程、环路定理、网络图论模型去合理分配该交通网络的交通流量已达到交通量优化配置。 关键字：交通流量、节点、环路、网络图论
一、问题重述 我们模拟某区域道路网络如图1所示，每条道路等级（车道数）完全相同，某时间段内，有N辆车要从节点1出发，目的地是节点0（假设该时间段内，路网中没有其它车辆）。在该时间段内，道路截面经过的车辆数越多，车辆在该路段行驶的速度就越慢。 我们在此要解决的问题是确定有效的行驶路径及其算法，合理分配每条道路的交通流量，使N辆车从节点1到节点0的总行驶时间最小。 二、模型假设 1）各路段单向通车 2）道路截面经过的车辆数与车辆在该路段行驶的速度成反比例函数关系 3）车流密度均匀不变 4）假设N辆车在极短时间内全部开出（即把车当做质点）5）各环路两条支路对时间负载均衡
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，
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
28卷 第1期2011年1月 微电子学与计算机 MICROELECTRONICS &COM PU TER V ol.28 N o.1Januar y 2011 收稿日期:2009-12-18;修回日期:2010-02-09 基金项目:国家自然科学基金项目(60676010);国家 八六三 计划项目(2007AA01Z108);教育部长江学者和创新团队发展计划 片上网络流量模型的研究与实现 彭元喜,陈 诚 (国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073) 摘 要:分析了三种具有代表性的流量模型:均匀分布、泊松分布、自相似流量模型,并实现了基于这些模型的流量生成器.模拟结果与预期结果符合,目前流量生成器已经应用到实际模拟平台之中.关键词:流量模型;片上网络;片上多核系统 中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2011)01-0161-04 The Study and Implementation on Traffic Model of Network -on -Chip PENG Yuan x i,CHEN Cheng (Schoo l of Co mputer Science,N atio nal U niver sity o f Defense T echno log y,Chang sha 410073,China)Abstract:T his paper analyzes three represent ative tr affic models fr equently used in the netw or k,and implements a traffic g ener ator based on t hese mo dels.T he r esults of simulat ion ar e appro ximat ely in line with the ex pected results and the traffic g ener ator are used in the act ual simulatio n platfor m rig ht no w.Key words:t raffic mo del;net wo rks-on-chip (No C);chip multipr ocesso r (CM P) 1 引言 片上网络(Netw o rk-on-Chip,NoC)能克服总线的限制,可重用性好,大大提高设计效率;可伸缩性好,可并行进行多个传送事务,有希望成为未来片上IP 核互连的有效解决方法[1].围绕NoC 的关键技术研究取得了较大进展,但是在NoC 性能评价与仿真平台建模方面仍面临诸多挑战.在系统建模中,一个非常重要的方面就是提供人工合成流量,NoC 具有自相似的流量特性,No C 流量模型的好坏直接关系到系统建模的成功与否. 流量模型是理解和预测网络行为、分析网络性能、设计网络的理论基础.目前计算机网络流量模型[2] 主要有均匀分布、泊松分布、自相似流量模型.已研究了片上处理器流量,提出片上处理器的随机进程产生的流量具有自相似性,这些都表明目前的计算机网络流量模型适应于片上网络. 2 片上网络流量模型研究 2.1 均匀流量模型 均匀流量模型(U niform Rando m Traffic M od el)就是假设发送报文的源端以恒定的速率向网络注入报文,它是一种常用的流量模型.设连续型随机变量X 的概率密度函数为 f (x )=1 b -a ,a !x !b 0,其他 则称随机变量X 服从[a,b]上的均匀分布.X 落在 [a,b]的子区间内的概率只与子区间长度有关,而与子区间位置无关.均匀分布的流量模型就是假设发送报文的源端以恒定的速率向网络注入报文.假设网络中发送报文的源端的报文注入率恒为 ,相邻发送的两报文之间的时间间隔为 ,则两者的关系为 =1 .
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)
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟： ●模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。 ●边界条件：周期性边界。 ●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的 结果。 ●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。 ●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可）。 ●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思 路。 ● 流量计算方法： 密度＝车辆数/路长； 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N； 流量flux=N/T。 ● 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。
● 道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。 ● 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在（0～Vmax ）之间取值。 2、NaSch 模型运行规则 在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新： （1）加速：),1min(max v v v n n +→ 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 （2）减速：),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 （3）随机慢化：以随机概率p 进行慢化，令：)0,1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 （4）位置更新：n n n v x v +→，车辆按照更新后的速度向前运动。 其中n v ，n x 分别表示第n 辆车位置和速度；l （l ≥1）为车辆长度； 11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数； p 表示随机慢化概率；max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例 根据题目要求，模型参数取值：L=1000，p=0.3，Vmax=5，用matlab 软件进行编程，扔掉前11000个时间步，统计了之后500个时间步数据，得到如下基本图和时空图。 3.1程序简介 初始化：在路段上，随机分配200个车辆，且随机速度为1-5之间。 图3.1.1是程序的运行图，图3.1.2中，白色表示有车，黑色是元胞。
网络流量建模 ??背景 ??泊松模型 ??马尔可夫模型 –?Simple o n/o? m odel –?MMPP: M arkov M odulated P oisson P rocess –?Stochas:c F luid M odel ??回归（Regression）模型 –?AutoRegressive M odel ??自相似模型 –?重尾分布的on/ o?模型
概念 ??网络流量模型反映流量的行为特征，是真实流量行为的近似描述 ??网络流量建模以随机过程的形式来刻画网络流量的到达流 –?流量trace只是随机过程的一个实例 ??网络流量模型可能受访问策略或协议机制（如TCP拥塞控制协议）的影响
网络流量建模的意义 ??精确的网络建模对网络服务提供者维护QoS至关重要 –?更大的网络容量意味着更好的网络性能和更高的用户满意度，但服务提供者需要更大的投资 –?网络容量一般根据网络流量模型为报文流提供一定的QoS保证 ??端到端的报文丢失率 ??最大的报文时延 ??时延抖动 ??验证在特定控制流量下的网络性能 –?应用举例：不同流量模型下的网络性能 ??依据流量的峰值进行准入控制
Session, ?ow, b urst, p acket
随机过程简介 ??网络流量是报文到达的一个随机过程X(t) –?也可以看作一组报文到达时间{t1, t2, …}定义的点过程，或一组报文的到达时间间隔τn=t n – t n--‐1定义的点过程 ??随机过程定义：一个以实数t为参数的随机变量族，其中t称为时间，随机变量的取值称为状态 –?时间指参数，不一定是普通的时间 ??独立同分布的随机变量族是随机过程的一个特例 ??基于时间与状态的取值特点进行的分类: –?时间离散状态连续：Ws(t) –?时间连续状态离散：Ls(t)
交通流量的计算模型 问题 图5.1给出了某城市部分单行街道的交通流量（每小时过车数）. 假设：（1）全部流入网络的流量等于全部流出网络的流量；（2）全部流入一个节点的流量等于全部流出此节点的流量.试建立数学模型确定该交通网络未知部分的具体流量. 建模与计算 由网络流量假设，所给问题满足如下线方程组： ????? ???? ?? ? ???? ?=++==-==+=+=+=-=+=+-.1000 ,600,200,400,1000,800,800,200,500, 3006381091098751216754432x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 系数矩阵为
.001 01 01 100000000011000000000100000000001100000000000100010000000011000 1100000000001100000 00001110??? ??? ??? ??? ??? ? ???????? ????????---=A 增广矩阵阶梯形最简形式为 .00 00000 000 00000000000600100000000040001000000001000001100000080000101000005000000011000200000000010000 0000100108000000010001 ?????? ??? ??? ??? ? ???????? ????????-=B 其对应的齐次方程组为 ??? ??? ?? ???? ?===+=+=+==-=+.0,0,0,0, 0,0, 0, 01098786 54352 51x x x x x x x x x x x x x 取（x 5,x 8）为自由取值未知量，分别赋两组值为（1,0），（0,1），得齐次方程组基础解系中两个解向量 (),',0,0,0,0,0,1,1,0,1,11--=η (),'0,0,1,1,1,0,0,0,0,02--=η