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文檔簡介
1、網(wǎng)絡(luò)流量的特性分析一直是通信網(wǎng)絡(luò)性能分析的一個極其重要的問題。對網(wǎng)絡(luò)流量的理解對解決許多網(wǎng)絡(luò)方面的問題很重要,諸如流量預(yù)測,異常檢測和容量規(guī)劃等。但是網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)高維多變的特性,目前還沒有一種很好的方法進(jìn)行研究。 PCA(主成分分析法)是一種最常用的分析高維對象的方法,成功應(yīng)用于圖像識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。由于網(wǎng)絡(luò)流量同樣存在高維問題,因此,AnukoolLakhina等人提出引入PCA算法進(jìn)行分析。 實驗在一組真實的網(wǎng)絡(luò)
2、流量數(shù)據(jù)上進(jìn)行。采用PCA算法對其進(jìn)行處理后,我發(fā)現(xiàn)整個流量呈現(xiàn)低維特性,即,一個網(wǎng)絡(luò)有近百條流量,這些流量能夠用一部分獨(dú)立的變量較為精確的近似。 接下來,我還研究了如何運(yùn)用PCA將流量的內(nèi)在特征分解成三部分:共同的周期性的趨勢,短暫生存的脈沖型的流量和背景噪聲。這三類特征對于研究每條流量的結(jié)構(gòu)提供了一個更直觀的工具,其中脈沖型的流量有助于檢測網(wǎng)絡(luò)流量的突發(fā)點(diǎn)。然后,我還初步研究了PCA的這一分解在時域上的穩(wěn)定性,即采用PCA對
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