本文關(guān)鍵詞：BP網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 流量預(yù)測 組合預(yù)測 向量機(jī) 搜索算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) NetFlow

【摘要】：隨著Interne迅速發(fā)展及其應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大以及其應(yīng)用日益復(fù)雜,加之互聯(lián)網(wǎng)是一個較為復(fù)雜的非線性網(wǎng)狀系統(tǒng),為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可靠傳輸及網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配,網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控機(jī)制及其復(fù)雜行為特性的學(xué)習(xí)尤為重要。網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的關(guān)鍵是通過對網(wǎng)絡(luò)流量正常行為的描述來分析未來網(wǎng)絡(luò)流量趨勢,從而實現(xiàn)預(yù)知及報警。目前比較成熟的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法包括基于時間特征的預(yù)測、基于支持向量機(jī)的預(yù)測、基于季節(jié)模型的預(yù)測、基于小波變換的預(yù)測等,每種方法都有自身的特點及其局限性。針對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測,本文提出一種改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型,主要工作如下:首先,單一預(yù)測在BP網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用僅適于解決平穩(wěn)隨機(jī)的時間序列,本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將局部相關(guān)向量機(jī)(Local-Relevance Vector Machine)預(yù)測和支持向量機(jī)(Support Vector Machine)預(yù)測進(jìn)行組合,得到一種新的組合預(yù)測模型,拓寬了其應(yīng)用范圍,并提出了改進(jìn)的算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程包括正向傳播和反向傳播,將兩種方法的預(yù)測值作為訓(xùn)練樣本,先正向計算輸出結(jié)果及計算誤差,如果誤差過大,再反向調(diào)整閥值和連接權(quán)值,重新計算誤差,直到誤差達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)。BP算法是一個自我學(xué)習(xí)過程,一般根據(jù)以往經(jīng)驗選取學(xué)習(xí)率,隨著BP算法學(xué)習(xí)的進(jìn)行,其有效性難以保證,本文提出自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法并加入動量項,來選取BP算法中適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率,從而提高BP算法的性能。自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整的規(guī)則是:檢測權(quán)值的修正是否減小誤差,誤差增大或減小,學(xué)習(xí)率就會按一定倍數(shù)降低或增加,否則保持不變,直到學(xué)習(xí)過程趨于穩(wěn)定。其次,在BP網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測其中一個輸入——支持向量機(jī)預(yù)測中,提出一種改進(jìn)的布谷鳥搜索(Modified Cuckoo Search)算法來訓(xùn)練支持向量機(jī)的懲罰因子和核寬度。為解決全局尋優(yōu)能力和精度間的關(guān)系,根據(jù)不同階段的搜索結(jié)果,對布谷鳥算法的步長大小進(jìn)行自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整,并建立預(yù)測模型。通過對比實驗,證明MCS-SVM算法比遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法預(yù)測值的準(zhǔn)確率更高。最后,本文設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分析模型,基于NetFlow對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并將采集的數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型中進(jìn)行分析。實驗結(jié)果表明,相比較單一的L-RVM模型和MCS-SVM模型的預(yù)測,基于非線性BP網(wǎng)絡(luò)組合的預(yù)測性能得到有效的提高。
【關(guān)鍵詞】：流量預(yù)測 組合預(yù)測 向量機(jī) 搜索算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) NetFlow
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究內(nèi)容11
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 基于局域相關(guān)向量機(jī)回歸模型的流量預(yù)測13-17
• 2.1 構(gòu)建相關(guān)向量機(jī)回歸模型13-15
• 2.2 非線性時間序列的局域預(yù)測15-16
• 2.3 基于局域相關(guān)向量機(jī)回歸模型的預(yù)測16
• 2.4 本章總結(jié)16-17
• 第三章 改進(jìn)的布谷鳥算法優(yōu)化SVM的流量預(yù)測17-24
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)流量序列的相空間重構(gòu)方法17-19
• 3.1.1 延時的計算17-18
• 3.1.2 嵌入維數(shù)的計算18
• 3.1.3 最大Lyapunov指數(shù)的計算18-19
• 3.2 支持向量機(jī)方法19-22
• 3.2.1 核函數(shù)的選擇21
• 3.2.2 支持向量機(jī)的參數(shù)21-22
• 3.3 改進(jìn)的布谷鳥搜索算法22-23
• 3.4 MCS-SVM的流量預(yù)測模型設(shè)計23
• 3.5 本章總結(jié)23-24
• 第四章 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測24-31
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-25
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測參數(shù)值的選定25-26
• 4.2.1 輸入、輸出層神經(jīng)元數(shù)的確定25-26
• 4.2.2 隱含層神經(jīng)元數(shù)的確定26
• 4.2.3 權(quán)值、閾值的初始值域的確定26
• 4.3 BP算法設(shè)計26-29
• 4.3.1 BP基本算法26-27
• 4.3.2 BP算法改進(jìn)27-29
• 4.3.3 BP算法模型設(shè)計29
• 4.4 BP網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測的模型設(shè)計29-30
• 4.5 本章總結(jié)30-31
• 第五章 實驗與結(jié)果分析31-41
• 5.1 NetFlow采集數(shù)據(jù)31-35
• 5.1.1 NetFlow簡介31-32
• 5.1.2 NetFlow工作系統(tǒng)32-33
• 5.1.3 NetFlow輸出流信息格式33-34
• 5.1.4 NetFlow數(shù)據(jù)采集34-35
• 5.2 數(shù)據(jù)整合預(yù)處理35-36
• 5.3 基于L-RVM模型的流量預(yù)測36-37
• 5.4 基于MCS-SVM模型的流量預(yù)測37-38
• 5.5 組合預(yù)測的結(jié)果分析38-40
• 5.6 實驗總結(jié)40-41
• 第六章 總結(jié)與展望41-42
• 6.1 總結(jié)41
• 6.2 展望41-42
• 參考文獻(xiàn)42-45
• 發(fā)表論文和科研情況說明45-46
• 致謝46-47

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1 陳振偉;王茜;黃繼紅;;基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J];計算機(jī)安全;2010年12期

2 于靜;王輝;;基于組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年08期

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5 周丹琪;喬國平;張泉方;;基于K-Factor GARMA模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];江南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年02期

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本文編號：1059899