隨著萬物互聯(lián)時代的到來,網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)量不斷增加,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大,網(wǎng)絡(luò)流量管理也變得日漸復(fù)雜。如何提高網(wǎng)絡(luò)管理效率成為眾多研究人員的關(guān)注點,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測對于網(wǎng)絡(luò)管理與維護有著至關(guān)重要的影響,精準(zhǔn)的流量預(yù)測結(jié)果能極大地提高流量調(diào)度、異常定位、攻擊檢測的效率。本文提出一種新的基于SDN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的在線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,稱為LSTM-NW。LSTM-NW模型首先使用小波變換將原始流量數(shù)據(jù)分解成近似數(shù)據(jù)和多組細節(jié)數(shù)據(jù),然后將分解出來的近似數(shù)據(jù)和細節(jié)數(shù)據(jù)同時作為輸入通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測下一時刻的流量值;本文將模型分成初始化學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)/預(yù)測兩個階段,詳細推導(dǎo)了在線學(xué)習(xí)的計算步驟并計算了在線學(xué)習(xí)過程中每一次更新模型的計算復(fù)雜度,足夠低的復(fù)雜度允許模型可以長時間運行在SDN控制器中不間斷的為其它網(wǎng)絡(luò)管理應(yīng)用提供高準(zhǔn)確度的流量預(yù)測數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)流量具有隨機突變的特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)過程中權(quán)重需要頻繁更新,此時網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)隨機突變會造成權(quán)重的震蕩。為了抑制這一問題,本文還提出了一種適用于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重優(yōu)化算法,稱為CGD算法。CGD算法作為LSTM-NW的一部分,使得LSTM-NW模型在學(xué)習(xí)新的流量模式時能夠抑制梯度的震蕩,避免流量突變對模型造成的負面影響,同時又能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量模式的變化趨勢,始終保持良好的預(yù)測準(zhǔn)確率。實驗中使用了英國學(xué)術(shù)主干網(wǎng)和歐洲城市主干網(wǎng)兩個數(shù)據(jù)集,進行了多組實驗。首先通過實驗驗證了在使用LSTM模型進行訓(xùn)練前先使用小波變換分解原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的必要性。然后又將本文提出的LSTM-NW模型拆分成多個不同條件的版本,分別與當(dāng)前最佳的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型DBNG模型進行了詳細對比。在實驗結(jié)果評價方面,本文實驗中首次將測試集按時間先后順序分成了多個區(qū)間,同時對比了多個時間區(qū)間內(nèi)各種模型的預(yù)測結(jié)果相對于真實流量數(shù)據(jù)的RMSE和MAPE兩個指標(biāo),以此來評判模型是否能長時間始終保持預(yù)測的精準(zhǔn)度。最終實驗結(jié)果驗證了本文提出的LSTM-NW模型在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測問題上的優(yōu)越性。
【學(xué)位單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.06;TP183
【部分圖文】：

1.1.2 研究意義根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心于 2017 年 7 月發(fā)布的《第 40 次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》[2]顯示：中國網(wǎng)民數(shù)量從 2016 年底至 2017 年 6 月半年內(nèi)新增約1992 萬人，整體規(guī)模達到了 7.51 億人，網(wǎng)絡(luò)用戶人數(shù)占到總?cè)丝跀?shù)的 54.3%，相比 2016 年底有 1.1％的提高。與此同時，手機網(wǎng)民數(shù)量也增加了 2830 萬人，使用手機上網(wǎng)的人數(shù)占到整體網(wǎng)民總數(shù)的 96.3%，這一比例在 2016 年底只有95.1%。數(shù)據(jù)還顯示中國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量達到了 2.01 億，占到全體網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)的 26.7%。在中國用戶的互聯(lián)網(wǎng)接入方式上，55.0%的用戶使用臺式電腦接入，36.5%的用戶使用筆記本電腦接入，分別有 28.7%和 26.7%的用戶會使用平板電腦和電視接入互聯(lián)網(wǎng)，而使用手機接入互聯(lián)網(wǎng)的用戶比例高達 96.3%。

SDN 環(huán)境下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型研究的一種實現(xiàn)，這種看法是錯誤的，實際上 OpenFlow 只是 SDN 架構(gòu)中眾多南向協(xié)議中的一種而已。控制器通過北向接口來與上層的應(yīng)用程序進行業(yè)務(wù)邏輯交互，網(wǎng)絡(luò)管理員可以使用編程的方式來管理網(wǎng)絡(luò)流量和部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。這樣就可通過軟件編程來定義邏輯網(wǎng)絡(luò)拓撲滿足客戶的定制化需求，實現(xiàn)靈活的路由管理，也能加快應(yīng)用升級速度，使的運維的難度大大降低，使的底層網(wǎng)絡(luò)拓撲相對上層應(yīng)用編程接口透明化。

隨著越來越多研究人員的參與，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入，并取得了非常多的研究成果。在模式識別、智能機器人、自動控制、預(yù)測估計、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能解決許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題主要歸功于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力。例如用于圖像識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，只在先把許多不同的圖像作為學(xué)習(xí)樣本以及對應(yīng)的識別結(jié)果作為標(biāo)簽輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)會自己尋找出相似圖片對應(yīng)的特征，慢慢學(xué)會識別類似的其它圖像[35]。這就是一種帶監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。自學(xué)習(xí)能力對于預(yù)測問題有著特別重要的意義，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過歷史數(shù)據(jù)自行發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，然后對未來一段時間的趨勢作出預(yù)測。目前循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用到經(jīng)濟預(yù)測[36]、市場預(yù)測[37]、氣象預(yù)測[38]等各個領(lǐng)域，表現(xiàn)出了優(yōu)秀的預(yù)測能力。
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5 陳南岳;湯永斌;岳淼;滕云;;一種網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的研究[J];科技通報;2017年07期

6 張濤;唐華;張?zhí)鹛?;網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法仿真分析[J];計算機仿真;2016年09期

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9 趙偉;;一種改進的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2013年04期

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5 邱鍇;轉(zhuǎn)移張量在數(shù)據(jù)中心流量預(yù)測中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2016年

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7 陳振偉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法的研究[D];河南大學(xué);2008年

8 蔣慶華;一種基于小波變換及自回歸模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法[D];吉林大學(xué);2006年

9 楊祎;網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測技術(shù)的研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

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本文編號：2863787