下载文档原格式
网络流量预测模型的研究与应用随着互联网技术的不断发展和普及，网络已经成为人们日常生活和生产经营中不可或缺的一部分。
而网络流量预测模型，则是网络管理和网络安全的重要工具之一。
网络流量预测模型，是指通过对网络流量进行分析和预测，从而帮助用户及时发现和解决网络问题，保障网络安全和网络正常运行的一种技术手段。
下面，就来探讨一下网络流量预测模型的研究与应用。
一、网络流量预测模型的概述网络流量预测模型，即Network Traffic Prediction，它是一种针对网络流量进行预测的技术手段。
它通过对历史网络流量进行分析和统计，预测网络在未来一段时间内所产生的流量，并提前作出相应的应对措施。
网络流量预测模型主要分为两种，一种是基于统计分析的网络流量预测模型，另一种则是基于机器学习的网络流量预测模型。
基于统计分析的模型，主要是通过对一段时间内的历史网络流量进行分析和统计，找出网络流量的规律和特点，然后通过统计建模的方式，来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是可靠性高，但对数据的要求较高，需要有足够的历史数据作为依据。
而基于机器学习的模型，主要是借助计算机和大数据技术，利用一定的算法和模型，通过对历史网络流量及其他相关因素的学习和分析，来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是精度高、速度快，但对算法和数据处理能力要求较高。
不同的网络流量预测模型，根据其应用场景和需求，可以采用不同的技术手段和方法，如线性回归、神经网络、遗传算法等。
二、网络流量预测模型的应用网络流量预测模型，作为一种重要的网络管理和网络安全工具，其应用范围也越来越广泛。
下面，就来简单介绍一下网络流量预测模型的几种应用场景：1、网络负载均衡网络负载均衡是指在多台服务器上分配网络负载，实现网络资源共享的一种技术手段。
而网络流量预测模型可以通过对网络流量的预测和分析，提前发现网络流量的集中和高峰期，从而采取相应的负载均衡策略，使网络资源的利用更加平衡和高效。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型研究随着移动通信和互联网的普及，移动网络流量不断增加，对于网络运营商和服务提供商来说，准确预测移动网络流量的变化越来越重要。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型成为研究热点，能够帮助提高网络运营效率、优化网络资源分配和改善用户体验。
在移动网络中，流量预测是根据已有的历史数据和相关环境信息，通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的移动网络流量变化趋势。
基于大数据分析的移动网络流量预测模型利用大数据技术处理庞大的数据集，从而揭示数据背后的规律和趋势。
下面将介绍一些常用的大数据分析方法和模型。
首先，时间序列分析是一种常用的方法，它假设未来的移动网络流量是根据过去的流量值来预测的。
例如，利用ARIMA（自回归综合移动平均）模型可以对流量进行建模，它是一种统计模型，能够通过分析数据的自相关性、趋势和季节性等特征，进行移动网络流量的长期和短期预测。
其次，回归分析是另一种常用的大数据分析方法，它考虑了移动网络流量与其它因素之间的关系。
回归模型通过建立自变量（如时间、天气、节假日等）与流量之间的关系，并利用已有数据进行训练，来进行未来流量的预测。
例如，可以使用线性回归模型或者非线性回归模型（如支持向量机和人工神经网络）来建立流量与时间、天气等因素之间的关系，并进行预测分析。
此外，机器学习方法也被广泛应用于移动网络流量预测中。
机器学习模型可以通过分析大数据集中的复杂关系，来捕捉移动网络流量的非线性特征，从而提高预测精度。
例如，决策树模型可以通过分析各种特征的重要性，构建一棵树形结构，用于预测未来流量。
此外，随机森林、支持向量机、深度学习等机器学习算法也可以用于移动网络流量预测模型的构建。
除了传统的方法，还有一些新兴的技术在移动网络流量预测中得到应用。
例如，基于深度学习的模型能够利用神经网络对大规模的数据进行处理和学习，提取出更多的特征，从而提高预测精度。
此外，时空数据挖掘也是一个研究热点，可以结合用户位置、移动速度和网络拓扑等信息，进行移动网络流量的预测分析。
无线网络流量分形特性分析与建模随着无线网络的快速发展和普及，网络流量数据呈现出越来越复杂的特征。
其中，分形特性是网络流量的一种重要属性，对于理解和优化网络性能具有重要意义。
本文将对无线网络流量分形特性进行分析和建模。
无线网络是指通过无线电波进行数据传输的网络，具有移动性、灵活性和可扩展性等特点。
流量分形特性是指网络流量在时间、空间和频率等多个维度上具有自相似性和长期依赖性。
这种特性使得网络流量呈现出复杂的、非线性的行为，难以用简单的模型进行描述。
分析无线网络流量分形特性的方法包括数据采集、数据处理和数据分析三个步骤。
通过数据采集工具获取无线网络的实际流量数据，并进行预处理，如去除噪声、过滤异常值等。
使用适当的数学工具对数据进行处理，如傅里叶变换、小波变换等，将时域数据转换为频域数据，以揭示其内在的结构和特征。
通过统计分析、数值模拟等方法对处理后的数据进行深入分析，以探究网络流量的分形特性。
经过分析，我们发现无线网络流量具有明显的分形特性。
从时间维度来看，网络流量具有自相似性，即在不同时间尺度上，流量的波动形态和统计特性具有相似性。
从空间维度来看，流量数据具有异构性，即不同地理位置的网络节点具有不同的流量行为。
我们还发现网络流量的长程依赖性，即节点之间的距离越远，流量数据的关联性越强。
这些分形特性对于理解和优化无线网络性能具有重要的意义。
分形特性可以帮助我们更好地理解和预测网络流量行为。
基于分形模型的流量预测方法可以更准确地估计网络拥塞情况，优化网络资源分配。
分形特性可以为网络设计和优化提供指导。
通过分析网络流量的分形特性，我们可以制定更加合理的网络协议和算法，提高网络的吞吐量、可靠性和鲁棒性。
分形特性还在网络安全领域具有重要的应用价值。
例如，通过分析网络流量的分形特性，可以检测到异常流量行为，及时发现并防范网络攻击。
无线网络流量分形特性的分析与建模对于理解网络性能、优化网络设计和提高网络安全具有重要的意义。
9网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringIPv6是国际通用的互联网工程IETF 设计的互联网协议。
而随着互联网的应用越来越广，上一代IPv4互联网协议已经无法适应当今时代的发展和人们对互联网的应用需求，因此IPv6互联网协议应运而生。
而随着IPv6的完善，越来越多的应用都在积极改造自己的核心程序和运作技术，以图更好的适应IPv6协议。
在全球范围内来看，一些知名搜索引擎和应用，如Google 、Facebook 和云服务商以及运营商couldflare 等都已经完全适应的IPv6协议。
而使用IPv6服务的个人用户也呈爆炸式增长。
仅我国，在近年来，应用IPv6的活跃用户数量就已经高达上亿人。
这都全面突出了IPv6的重要性和重要作用。
因此，为了更好的分析IPv6网络流量，本文将面向校园对IPv6网络流量成分进行深度分析。
1 nDPI的检测1.1 nDPI的分类在本篇研究面向校园的IPv6网络流量成分的文章中，文章将以开源工具ndaf 为起点，对现有的流量及成分进行识别，识别的流量内容包括P2P 流量和HTTP 的加密视频流量。
之后再同时接入三个校园网的不同时期进行测试比对，进而细化分析IPv6网络流量成分。
nDPI 是DPI 的开源库，它的主要功能是对应用层信息进行检测，对报文源IP 、宿IP 、源端口和宿端口及其协议进行阻流，同时解析信息，判断这些数据流的使用协议[1]。
因此，要检测分析IPv6的流量成分，就要选择三个校园网的原始流量，并将其作为初步分析对象，这样才可以将持续三周采集到的数据流量保存下来，并对数据进行优化分类。
如果将已知的nDPI 识别到的流量分成7类，它类型分别是unknow 、other 、P2P 、P2P-predict 、TLS-know 、TLS-unknow 、TLS-video 、HTTP-know 、HTTP-unknow 、HTTP-video 。
WLAN容量估算模板
WLAN容量应在最大并发用户模型下进行估算，即保证WLAN热点容量应满足最大用户并发情况下的需求。
WLAN容量估算模板：
WLAN容量＝最大并发用户数×每用户带宽
AP数量＝最大并发用户数÷30
1）最大并发用户数，应该为本热点的实际上网需求用户数与并发比例的乘积。
如某高校，笔记本电脑使用人数为10000，并发比例按照50％－80％比例进行计算，则该高校的最大并发用户数为8000人。
2）每用户带宽应保证用户WLAN使用感知度良好，建议保证每用户带宽至少在512Kbps。
3）单个AP下的最大并发用户数按最大不超过30人计算。
例：某高校在校用户人数为30000人，笔记本用户15000人，并发比例按50％－70％计算，每用户带宽为512Kbps。
则该高校WLAN容量估算过程如下所示：
针对单个热点的每个覆盖区域都需要做以上所述的容量测试，以此确定每个楼层、每个办公区域的容量要求，并根据测算结果安装相应数量的AP，分配传输带宽。
网络流量建模 • 背景• 泊松模型• 马尔可夫模型– Simple o n/off 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/ off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, flow, 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)计数过程• 定义：N(t1,t2)为某同类事件在t1到t2间发生的数量– 网络流量模型中对应的事件为报文的到达• 时间连续状态离散的随机过程• 取值为大于等于0的整数泊松过程• 一个计数过程N(t1,t2)，若当Δt→0时，对时间轴上的任何t(≥0)满足下列条件，则称该计数过程为泊松过程：– P(N(t,t+Δt)=1)=λΔt– P(N(t,t+Δt)>1)=o(Δt)• 有关结论：– 不可能有多于一个事件同时发生（普通性） – λ为泊松强度– P(N(t,t+Δt)=0)=1－λΔt泊松过程的概率分布 • P(N(t1,t1+t)=m)=(λt)m e-λt/m!• 含义：泊松过程在任一时间段t内发生m个事件的概率• 引深：泊松过程在时间轴上落入某区间事件的数量的概率只与区间的长度有关，与与其在时间轴上所处的位置无关，该特性称为平稳性。
网络流量数据分析与预测方法研究随着互联网的发展和普及，网络流量数据成为了一个重要的研究领域。
网络流量数据分析和预测方法的研究对于网络运营商、云计算服务提供商以及网络安全领域都具有重要的意义。
本文将探讨网络流量数据分析与预测方法的研究现状和发展趋势。
一、网络流量数据分析方法的研究网络流量数据分析是指通过对网络中传输的数据进行收集、处理和分析，以获取对网络流量的深入理解。
网络流量数据分析方法主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个步骤。
1. 数据采集数据采集是指通过网络监测设备或软件工具收集网络中的数据流量信息。
常用的数据采集方法包括网络流量捕获和数据包分析。
网络流量捕获是指通过网络监测设备截获网络中的数据流量，而数据包分析则是对截获的数据包进行解析和提取有用信息。
2. 数据处理数据处理是指对采集到的网络流量数据进行预处理和清洗，以便后续的分析和建模。
数据处理的主要任务包括数据清洗、数据转换和数据集成。
数据清洗是指对采集到的数据进行去噪和异常值处理，以确保数据的质量和准确性。
数据转换是指将原始数据转换为适合分析和建模的形式，例如将数据转换为时间序列数据。
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一。
3. 数据分析数据分析是指对经过处理的网络流量数据进行统计分析、模式识别和预测建模等方法，以获取对网络流量的洞察和预测能力。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和时间序列分析等。
统计分析是指通过概率统计模型对网络流量数据进行描述和推断。
机器学习是指通过训练模型来对网络流量数据进行分类、聚类和预测等任务。
时间序列分析是指对网络流量数据中的时间相关性进行建模和预测。
二、网络流量数据预测方法的研究网络流量数据预测是指通过对历史网络流量数据的分析和建模，来预测未来网络流量的变化趋势。
网络流量数据预测方法的研究对于网络运营商和云计算服务提供商来说具有重要的意义，可以帮助他们合理规划网络资源和提供更好的服务。
基于注意力机制的联邦无线流量预测模型一、研究背景和意义随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，无线流量已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
如何有效地预测无线流量的未来发展趋势，以满足不断增长的流量需求，成为了一个亟待解决的问题。
在当前的网络环境下，由于用户设备之间的通信是基于私有信道的，这使得流量预测面临着许多挑战，如数据隐私保护、模型训练困难等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一种基于注意力机制的联邦无线流量预测模型。
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持数据隐私的前提下共同训练一个共享的模型。
在无线流量预测领域，联邦学习可以有效地解决数据隐私问题，因为每个参与方的数据都是加密的，只有授权的中心服务器才能访问这些数据。
联邦学习还可以提高模型的准确性和鲁棒性，因为它可以利用所有参与方的数据进行全局优化。
注意力机制是一种强大的神经网络架构，它可以自动地为输入序列分配不同的权重，从而捕捉到序列中的重要信息。
在无线流量预测模型中，注意力机制可以帮助模型更好地关注到与预测目标相关的特征，从而提高预测的准确性。
本文提出了一种基于注意力机制的联邦无线流量预测模型，该模型结合了联邦学习和注意力机制的优点。
通过联邦学习，我们可以在保护数据隐私的前提下共享各个参与方的数据，从而获得更丰富的训练数据。
通过引入注意力机制，我们可以使模型更加关注到与预测目标相关的特征，从而提高预测的准确性。
通过对模型进行优化和调整，我们可以进一步提高预测性能。
基于注意力机制的联邦无线流量预测模型具有很强的研究背景和意义。
它不仅可以解决数据隐私问题，还可以提高模型的准确性和鲁棒性。
在未来的研究中，我们可以进一步探讨如何在保证数据隐私的前提下实现更高效、更准确的无线流量预测。
A. 联邦学习的概念和应用场景联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持数据隐私的同时共同训练一个共享的模型。
联邦学习的核心思想是将数据分布在多个设备或服务器上，每个参与方只负责本地数据的处理和模型的更新，而不需要将原始数据集中的所有信息传输给中心服务器。
2020年第05期71浅谈高校校园网网络流量分析与控制李厦龙广东松山职业技术学院，广东 韶关 512126摘要：随着高校教育规模的快速扩大，对校园网络流量的应用也有了更高的要求。
基于此，探讨了分析与控制高校校园网络流量要掌握的防火墙控制技术、DPI 技术以及网络流量的具体识别技术等关键点，并提出科学实施校园网络流量方案，以及利用流量辅助设备做好整体流量防控工作等具体措施。
关键词：高校校园网；网络流量；流量分析中图分类号：TP393.18作者简介：李厦龙（1979—），男，本科，网络工程师，研究方向为计算机网络。
0 引言如今是互联网信息化云集的时代，相关的设备软件也应运而生，由于网络用户数据不断增长，给网络流量的分配与使用带来了新的挑战。
高校对网络教育方式、数据化信息等方面的依赖程度日益提高，但是校园网络也逐渐暴露了明显的弊端。
因此，高校负责人应该加大网络管理力度，有效控制网络流量的运行。
1 网络流量的分析与控制1.1 传统防火墙技术传统的防火墙软件是网络用户最常见且下载量最大的一种软件，其主要功能就是对网络宽带中的流量使用程度与具体去向进行分析、控制。
传统防火墙的控制重点全部处于OSI 模型中的第2、3、4层，在一定程度上可以有效地分解校园网络的TCP/UDP 端口、高校信息化教育资源平台的数据库、具体资源平台的IP 地址与MAC 地址，以此实施严格的校园流量控制［1］。
但是此技术对于正常的数据包下面的包头来说，并不能进行有效控制。
此外，传统防火墙技术对高校校园网络流量的控制只是简单地杜绝常用端口的访问，更加深层次的控制最多是切断网络用户与整体流量平台服务器之间的联系。
更关键的是，技术不能详细地分析平台里面的数据包，这就直接导致相关用户的具体信息得不到全面分析，进而影响此技术对部分网络用户的访问与控制，所以传统防火墙技术在校园网络用户如此多的前提下也不能发挥自身的控制与分析优势。
1.2 DPI 技术DPI 技术就是深度报文检测技术，主要功能就是在帮助分析平台数据包的同时将OSI 参考模型内部的应用层进行全面分析，不仅可以详细地调出网络用户各方面的具体数据信息，而且能对网络流量进行很好的控制。
网络流算法（NetworkFlow）网络流算法，是指寻找网络流问题的解的算法，它是一类重要的组合优化问题，被广泛应用于计算机科学及工程领域。
网络流是个有向图，它模拟了许多实际问题，如输电方案、货物运输、油管输送和信息传输等。
网络流算法的目的是在给定的网络流中，尽可能地将流量从源点流向汇点，同时满足各个节点的容量约束和流量平衡约束。
本文将介绍网络流模型的构建和基本算法。
一、网络流模型的构建网络流模型是一个有向图G=(V,E)，其中V表示节点集合，E表示边集合。
每条边都有一个容量c(e)表示其流量的最大值。
设源点为s，汇点为t，则网络流模型可以表示为一个三元组(N,s,t)，即：N=(V,E) s∈V t∈V s≠t在网络流模型中，源点始终是起点，汇点始终是终点。
我们在模型中引入一个源汇节点s'和汇源节点t'，并连接源点和汇点，得到源汇图G'=(V,E')，其中：E'=E∪{(s',s,c(s,t))}∪{(t,t',c(s,t))}即，在原图的基础上，加入两个新的虚拟节点s'和t'，并连接到源点和汇点。
这样构造的网络流模型中，所有的节点都满足容量和流量平衡约束。
在网络流问题中，我们需要求解最大流或最小割，以满足约束条件，并且尽可能地提高网络的利用率。
二、网络流的基本概念和算法1. 流量和容量网络流图中，首先需要确定每条边的容量和流量。
流量指的是通过该边的流量大小，容量指的是该边能够承受的最大流量。
在网络流模型中，每条边的容量是一个正实数，而流量可以是任意实数。
流量和容量通常表示为f(e)和c(e)。
2. 割在网络流模型中，割是一种对源汇图做出的划分，其中源点s和汇点t被分为两个集合S和T。
网络流通过割的概念来定义障碍物，即对流量的限制。
在网络流图中，割C(S,T)是指将源点s和汇点t割成两部分的划分，C(S,T)满足：s∈S t∈T S∩T=∅根据割的定义，可将所有割分为最小割和最大割。
基于大数据技术的网络流量分析与预测模型网络流量分析与预测模型是基于大数据技术的一种重要应用。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，我们面临着海量的网络数据，如何有效地利用这些数据来分析和预测网络流量情况，已经成为一个亟待解决的问题。
本文将从大数据技术的角度，介绍网络流量分析与预测模型的原理和方法。
在网络流量分析与预测模型中，大数据技术发挥了至关重要的作用。
随着计算能力的增强和存储成本的降低，我们可以将海量的网络数据进行收集、存储和处理。
这些数据包括网络通信记录、用户访问数据、服务器日志等。
通过在这些数据上进行分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和模式，从而对网络流量进行准确的分析和预测。
网络流量分析是指根据一段时间内的网络数据，对网络流量进行统计、分类和分析。
通过网络流量分析，我们可以了解网络的负载状况、用户行为以及安全威胁等情况。
大数据技术提供了强大的数据处理和分析能力，可以对海量的网络数据进行深入挖掘和分析，从而揭示出更多的信息和规律。
例如，我们可以基于大数据技术，对网络流量进行可视化展示，从而更直观地了解网络的状态和性能。
在网络流量预测模型中，通过对历史网络流量数据的分析，我们可以建立数学模型，以预测未来一段时间内的网络流量情况。
网络流量预测可以帮助网络管理员优化网络资源的分配，提高网络的性能和稳定性。
大数据技术提供了强大的数据分析和建模能力，可以从历史数据中提取特征，并运用机器学习算法进行网络流量的预测。
例如，我们可以使用时间序列预测模型，如ARIMA模型，对网络流量进行建模和预测。
在构建基于大数据技术的网络流量分析与预测模型时，我们需要考虑以下几个方面：首先，数据的收集和存储。
网络数据的源头包括网络设备、服务器、应用程序等。
我们需要通过合适的方式收集数据，并存储在可靠的数据库中。
大数据技术提供了分布式存储和处理能力，可以应对海量数据的存储和处理需求。
其次，数据的清洗和预处理。
网络数据往往包含噪声和异常值，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行模型预测网络流量是指在计算机网络中通过各种协议传输的数据量，是计算机网络中一个重要的性能指标。
对于网络管理员来说，了解网络流量的规律以及进行流量模型预测，能够有效地帮助其运维管理、网络规划和资源调配。
本文将介绍网络流量分析的相关知识，并着重探讨如何进行模型预测。
一、网络流量分析的基本概念网络流量分析是指对网络中数据流的一些基本特征进行研究和分析，以发现其中的规律并提供有价值的信息。
网络流量分析可分为两个主要方面：网络流量统计和网络流量分析。
网络流量统计是指通过抓取网络上的数据包，统计每个协议的数据流量、数据包数量、传输速率等指标，以便网络管理员进行网络资源的评估和规划。
网络流量分析则更关注于基于时间序列的网络流量特征研究，通过数据挖掘和机器学习技术，发现网络流量的相关规律并进行预测和改善。
二、网络流量分析的方法1.时频域分析时频域分析是指对网络流量数据进行分解，并重构出频域和时域上的特征，以得到详细的网络流量分析结果。
在时域上，可以通过绘制时间序列曲线和自相关函数图，对网络流量的波动情况进行研究。
在频域上，可以通过傅里叶变换，将网络流量信号转换到频域，以进一步分析网络流量的频率特征。
时频分析可以对网络流量的周期性特征进行深入研究，并发现其中的规律。
2.聚类分析聚类分析是指通过机器学习技术，对网络流量数据进行分类，以找到其中的相似性和区别性，并探究其中的规律。
聚类分析可以对网络流量进行识别和分类，以根据不同的网络流量类型进行相应的处理和管理。
3.基于时间序列的分析基于时间序列的分析是指对网络流量数据进行时间序列模型预测，并根据预测结果进行相应的网络资源规划和流量控制。
时间序列模型是基于时间序列数据的一种数学模型，可对网络流量进行预测和改善。
根据实际情况和预测结果，网络管理员可以进行网络资源调配和流量控制，以确保网络流量的正常运行。
三、网络流量模型预测网络流量模型预测是对网络流量进行基于时间序列的预测分析，并根据预测结果对网络资源进行相应的规划和调配。
网络流量模型的建立和分析随着互联网的快速发展，网络流量成为了日常生活中越来越重要的概念之一。
很多企业都需要通过网络进行业务交流和信息传递。
为了保证网络的稳定运行，我们需要对网络流量进行建模和分析，从而更好地实现网络资源的规划和管理。
一、网络流量模型的建立1.1 理解网络流量的概念网络流量指的是在一定时间内通过网络传输的数据量，一般用Mbps或Gbps等通信速率来表示。
网络流量是网络资源使用的重要标志，其大小直接与网络使用人数和网络传输应用的类型和量有关。
1.2 网络流量模型的概念网络流量模型是对网络流量进行建模的一种方法，它能够对网络流量进行分析和预测，从而更好地规划和管理网络资源。
1.3 建立网络流量模型的步骤建立网络流量模型的步骤主要包括以下几个方面：（1）选取适当的网络流量数据进行统计和分析，比如使用Wireshark等网络分析软件获取网络流量数据。
（2）对网络流量数据进行预处理和清洗，去除异常数据和噪声数据等。
（3）选择合适的建模方法，比如基于时间序列分析的ARIMA模型、基于回归分析的多元线性模型等。
（4）进行模型的参数估计和模型诊断，检验模型是否符合统计假设和模型合理性。
（5）进行模型的预测和应用，在实际网络管理工作中进行网络流量预测和规划等。
二、网络流量模型的分析2.1 基于ARIMA模型的分析ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一种常用的时间序列分析方法，它可以对非平稳的时间序列数据进行分析和预测，广泛应用于经济、财务、环境等领域。
在网络流量模型中，ARIMA模型可以用来对网络流量进行分析和预测。
2.2 基于多元线性回归模型的分析多元线性回归模型是一种常用的回归分析方法，它可以对多个自变量和一个因变量之间的关系进行建模和分析。
在网络流量模型中，多元线性回归模型可以用来对网络流量和网络相关因素（如网络使用人数、网络传输应用种类等）之间的关系进行建模和分析。
高流量校园4G网络规划方案及评估体系2015-11广东公司1 项目背景校园是各运营培养用户的摇篮，业务发展必争之地，备受各大运营商关注。
而广州高校众多，仅大学城就有中山大学、华南理工大学、华南师范大学、广州大学、广东外语外贸大学、广州中医药大学、广东药学院、广东工业大学、广州美术学院和星海音乐学院等10所高校。
其次还有华立学院、华商学院、松田学院、武警指挥学校话务高度密集院校分落在广州各地。
提升校园网络的覆盖和网络质量，对提升用户感知度，提升电信天翼4G品牌，发展和耕耘校园网具有重大意义。
广州电信规划团队本着建设标杆校园LTE网络，选择广州用户较为集中的华立学院、华商学院作试点。
以夯实基础优化、提升用户感知为导向，敢于创新研究，提出科学系统的容量评估及扩容标准，并针对不同场景制定差异化的校园网络组网和优化解决方案。
形成方法论及经验总结，可复制可推广。
2 校园网特点及优化思路1)校园网特点：校园内部区域可根据各区域功能的不同，划分为办公区、教学区、宿舍区等。
校园教学区和宿舍区的无线网络覆盖、容量是校园优化的重点。
校园区域的早晚忙时与全网早晚忙时可能有所不同。
校园用户主要是在校学生，早忙时活动范围以教学区为主，晚忙时活动范围以宿舍区为主。
校园用户具有高度集中、定时迁移的特点。
校园业务需求主要以小流量数据业务（如即时通信）、语音和短信为主，业务具有并发性高的特点。
校园优化工作具有时效性和周期性的特点，其周期体现为每年度一次，时效性一般主要体现在秋季新学期开学前后（即每年6月～10月）。
春季新学期的校园优化工作以常规优化为主。
所以校园优化工作应遵从“早准备、早预测、早规划、早优化”的原则。
2)校园网优化难点：用户局部较为集中，且早、晚存在用户潮汐迁移的现象，对局部容量需求大。
室外、室内协同优化难度大，室外主要问题在于站间距小所带来的重叠覆盖问题，室内深度覆盖如果依赖室外站点覆盖，存在部分深度覆盖死角。
容量负荷高需要考虑用户在多频点/多系统间驻留、迁移优化，涉及负载均衡问题。
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)1,2,3r 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10.844H=,20.735H=30.713H=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分析方法一问题重述随着时代的发展，校园网已经在各个高校相当普遍，精确地估计和预测校园网流量的数据高峰，可以对校园网流量的周期性、突发性作出预测，以便于学校的网络部门提前做好预案，更好的服务学校的教学和生活。
本题给出了某学院某个周期（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）信息的详细统计资料。
按照这个实际统计资料完成下列题目：1、提出校园网流量模型（可以基于自相似性）；2、基于小波构造与小波包分解估计Hurst自相似性参数H的算法；3、利用MATLAB求解校园网络实际流量数据的自相似性参数H，并给出实现过程；4、给出校园网络实际流量周期性、突发性分析；（参见《基于流量特性的校园网网络性能分析与研究',》第三章）5、利用所给数据对你所建立的校园网络流量预测模型进行检验与验证；（参见《基于流量特性的校园网网络性能分析与研究',》第四章）6、根据你所做的模型对学院网络相关部门给出一些合理的建议。
二问题分析要对校园网流量的周期性、突发性作出预测，我们必须提出一种可以预测校园网流量的周期性、突发性的模型，并且对模型的正确性进行检验和验证，从而便于学校的网络部门提前做好预案，更好的服务于学校的教学和生活。
对于第一问，我们基于自相似性，在网络流量分析中，根据在时间维度上表现出自相似性的流量时间序列，由表中所给流量数据，将一周期七天的数据进行拟合，具体是分别拟合出这七天的的最大接收数据流量、最大发送数据流量、最小接收数据流量、最小发送数据流量、平均接收数据流量、平均发送数据流量。
由图象初步判断网络流量不管在哪个分辨率上都表现出相同的特征，具有自相似性。
我们通过建立自相似的模型得出自相关函数对于第二问得求解，要估计Hurst的自相似性参数H，有以下几种方法：小波分析法；频域潽法，R/S方法。
由于小波分析法只用了分解得到的小波系数，丢失了对尺度系数的信息分析，因此，估计出的参数不太准确，会偏大，所以我们采用比较精确且操作简便的R/S方法。
并利用MATLAB编程，求解校园网络实际流量数据的自相似性参数H。
对于校园网络的周期性、突发性，主要采用Hurst参数H描述随机过程的自相似程度，反映流量的突发特征，当1/2〈H〈1时随机过程是自相似的。
H越大，则流量越呈现为突发。
若H=1/2则，随机过程是不相关的。
第五问，我们采用表中所给数据，从中抽取几组数据，通过所抽取的数据，我们建立了季节预测模型，并采用上述模型对6月15日的流量变化图与实际流量图进行比较，从而验证了预测流量的合理性。
第六问我们通过所建的模型以及得出的结论进行了阐述。
三 模型假设1.所有监测数据无误，校园网长期运作情况符合7天监测数据的统计规律。
2．连接到每一个节点的网络用户总数在一定时期内几乎不变。
3．就每一个节点而言，连接到该节点的用户没有差别，即他们对流量（包括流入和流出两个方面）的贡献相同。
4．把网络用户按网络使用流量的多少不同分类，各类别中用户使用的流量无差别。
5．所考虑的网络故障问题仅由用户数量或流量引起，与其他因素无关。
6.正常运行时的网络流量保持相对平稳，即只在统计平均值上下作小范围波动。
四 符号说明1、H ：Hurst 参数2、[]i E x ：经过平滑后的X 期望3、 u ：X 的恒定均值4、j ： 每日得时间段序号5、t :代表总的时间段序号6、 ij T ：每个时间段流量的大小7、i T ：日平均值8、ij g ：每个时段流量与当日流量的比例系数9、m ：任意的自然数五 模型建立及求解5.1 模型的建立与分析：5.1．1.自相似校园网络模型：（选取的计算数据见附录1）设},2,1:{⋅⋅⋅⋅⋅⋅==j X x j 为协方差平稳的随机过程，即X 具有恒定均值][x i E u =，和有限方差)][(u x E i -=2δ，其自相关函数 2)])([()(δu x u x E k r k i i --=+ 仅与k 有关，假设X 的相关函数具有如下形式：)()(1k L k k r β-≈，当，满足，其中0x L 10,1〉∀〈〈∞→βk 有11lim ()/()1t L tx L t →∞=令()(1)/(1,2,3)m k km m km X X X m k -=+++=为{}i X 的m 阶平滑过程，并记时间序列()()()12(,,)m m m X X X =的自相关函数为()(1,2,3)m r m = 由自相似定义1：过程X 被称为严格二阶自相似的且由自相似系数1/2H β=-,如果m 阶平滑过程()m X 具有与原过程X 相同的相关函数，即()()()m r k r k =对所有(1,2,3)m =都成立。
有定义2我们知道过程被称为渐进二阶自相似的，且具有相似系数1/2H β=-如果1()21,r m β-→-当m →∞()221()2m r k k βδ-=当m →∞(2,3)k =式中2(())f k δ表示作用在f 上的二次差分算子，即2(())(1)2()(1)f k f k f k f k δ=+-+-最后再以AMAR 参数为滤波器系数进行滤波的结果，分型高斯噪声的自相关函数满足：2222()(121)1,2,32H H H r k k k k k δ=+-+-=当时，分形高斯噪声为具有Hurst 系数为H 的严格二阶自相似过程。
代入表格中的数据我们得到：1,5 1.5 1.5() 2.6(121)1,2,3r k k kk k =⨯+-+-=5.2模型的建立与分析： R/S 分析法的基本内容是：（计算所用数据见附录2）对于一个时间序列｛x t ｝，把他分为A 个长度为N 的等长子区间，对于每一个区间，设∑=-=t u n u n t M x x 1,)( (1)其中，M i 为第n 个区间x u 的平均值，X n t ,为第n 个区间的累积离差，令)min()max(,,x x n t n t R -= (2)若以S 表示x u 序列的标准差，则可定义重标极差R/S,他随时间而增加，Hurst 通过长时间的实践总结建立如下关系：H u k S R )(/= (3)对（3）式两边取对数得到（4）式)log()log()/log(k n H S R n += (4)因此，对）（和S n /R log )log(进行最小二乘法回归就可以估计出H 的值我们将6月13日至6月20日每天的各时段的网流量与时间进行拟合，并得到拟合函数的图像，通过图像我们得到了每天中繁忙时段、正常时段、空闲时段的时间点，其中：每天中繁忙时段为：11：30—12:00 22:00—22:30每天中正常时间段为：14:00—15:30 17:30—18:00每天中空闲时间段为：0:00—1:00并对各个时间段得数据进行整理，（具体数据见附录表格），最后我们.采用第二问，我们采用R/S 分析估值法估算出H 的值，其程序见附录5.4模型的建立与分析：5.4.1流量周期性：周期性变化特性反映的是网络流量时间序列随着时间变化而表现出来一种季节性的变化规律。
由于影响网络流量行为长期不变化的因素比较多，如果间期较长，那么这些周期性流量特性还可以存在其他的非严格周期行为，这些周期是统计与模糊概念上的周期，本题中我们选择6月13日一整天的学生发送的数据量拟合出图像，分析其周期性。
流量周期性对校园网性能的影响（图见附录4）在对校园网进行连续7天的流量统计中，我们可以明显的看到流量呈现规律性分布，从图中可以很容易看出流量的每天都有周期性的变化，但每天的最高峰不同。
通过观察与分析，我们可以得到网络流量在每一天中有周期性变化，每天的流量对一周中的流量有不同影响，而且这种趋势一直存在。
在一个周期内，从宏观上分析，峰顶在星期六与星期日之间波动，而峰谷在星期二和星期四之间波动，峰顶和峰谷之间隔三天到四天，即知校园网存在7天周期性。
这种行为周期在一定程度上反映了学生对网络的依赖性和使用的有效性。
因此如果一天为周期的话校园网的流量在每天都呈现出这种不严格的周期变化。
