文档介绍：谨以此论文献给我的恩师郭忠文教授及我的家人
兰基于小波变换和马尔可夫链的流量预测模型学位论文完成日期:指导教师签字:答辩委员会成员签字:
。讨幽殇各支学位论文作者签名:,秘≯纨锡签字日期:学位论文版权使用授权书独创声明荩慧械┮胖蹦顾媚ü冶鹦槊鞯模嚎够ブ或其他教育机构的学位或证书使本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特,痬以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。年月本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到泄宦畚娜氖菘狻罚⑼ü缦蛏缁峁众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:导师签字:签字日期:日
基于小波变换和马尔可夫链的流量预测模型摘要随着网络技术的迅速发展,网络规模的日趋庞大和复杂以及网络应用类型的多样化,传统的网络管理已不能满足用户对母咭G蟆S捎谕缌髁刻征是网络性能分析、网络拓扑结构优化以及网络负载均衡等实现的基础,也是网络服务异常和故障发现的重要手段。因此网络流量的建模与预测对于大规模网络的规划设计、网络资源管理、用户行为调节以及网络异常和故障检测等方面都具有积极意义。目前,对网络流量特征的深入研究发现,网络流量的自相似性被认为是最重要的统计特征,如长相关性、突发连续性以及多重分形性等,这种特性不仅仅存在于网络中,同时存在于无线网络、缫约拔佬峭缰小M流量这种复杂的行为特性通常表现在大多数时间尺度和统计阶上的突发性,这使得传统的P鸵巡皇视τ谀壳巴缌髁康拿枋龊驮げ狻R虼耍韵嗨仆络流量的建模与预测对于网络容量规划、异构网络的性能保证有很重要的作用。本文在分析了小波理论和马尔可夫链特性的基础上提出了一种基于小波变换和马尔可夫链的网络流量预测模型。该模型采用小波多尺度分解算法将网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,再通过马尔可夫链得到不同频率流量分量的预测值,最后将它们的合并值作为对原始网络流量的预测结果。本文采用校园网络出口流量数据作为测量分析对象,对该预测模型进行了单步和多步流量预测实验,并与几种现有的网络流量模型进行性能比较及分析。这些实验的结果证明了本文提出的流量预测模型的有效性和优越性。最后对本文的主要工作进行了总结,并针对本文提出的模型有待改进的地方和下一步的工作提出了几点看法。关键词:小波变换;马尔可夫链:网络流量;预测模型基于小波变换和马尔可犬链的流量预测模型
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