基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論的校園網(wǎng)帶寬流量預測.pdf

1、當前社會網(wǎng)絡迅速發(fā)展，對網(wǎng)絡進行有效監(jiān)管與預測已經(jīng)成為計算機網(wǎng)絡應用的重要部分。進行網(wǎng)絡流量分析進而建立有效的網(wǎng)絡流量模型是當前網(wǎng)絡研究的熱點問題之一。為了讓校園網(wǎng)的網(wǎng)絡節(jié)點間通信更加流暢，離不開對其網(wǎng)絡節(jié)點當前狀態(tài)的不斷監(jiān)測。校園網(wǎng)監(jiān)測，特別是針對網(wǎng)絡流量的監(jiān)測，將直接影響校園網(wǎng)的運行效能，為校園網(wǎng)管理者提供實際的流量數(shù)據(jù)，以便其更加合理的分配流量，最大限度的獲得效益。同時校園網(wǎng)監(jiān)測也將能為校園網(wǎng)故障分析提供有用信息。 因此一

2、款操作簡單、功能齊全的流量監(jiān)測軟件將為校園網(wǎng)管理提供更多的便利，解決網(wǎng)絡管理人員面目前網(wǎng)絡行為特征日趨復雜，隨著Internet飛速發(fā)展，這給網(wǎng)絡規(guī)劃、網(wǎng)絡管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)，矛盾也日益突出，進行網(wǎng)絡流量分析進而建立有效的網(wǎng)絡流量模型是當前網(wǎng)絡研究的熱點問題之一。網(wǎng)絡流量模型是對網(wǎng)絡流量特性的刻畫，一個好的模型不僅應能準確地反映出歷史流量的特性，而且還能有效預測將來一段時間內(nèi)網(wǎng)絡流量的大小。一些傳統(tǒng)模型通常假定網(wǎng)絡流量滿足線性關系，然

3、后用線性遞推和組合的方法來描述系統(tǒng)。實際上網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)隨時間變化并未表現(xiàn)出顯著規(guī)律，因為它包含了很多非線性因素。本文圍繞提高預測精度和自適應能力的主題，在網(wǎng)絡流量預測中采用非線性模型，作了深入的分析，并在此基礎上設計并實現(xiàn)了網(wǎng)絡流量預測分析系統(tǒng)。 本文在引入時間序列預測理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論的基礎上，設計出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的流量預測模型，給出了有效流量預測方案。本文在預測模型中加入了動態(tài)調(diào)用預測功能，使得所設計網(wǎng)絡流量預測系統(tǒng)在