網(wǎng)絡(luò)流量預測和異常檢測的研究已取得非常好的研究成果,但是這些研究成果主要是基于大數(shù)據(jù)分析的,對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的計算、存儲能力以及資源都有較高的要求。因此,現(xiàn)有的預測和異常檢測技術(shù)不適用于能源、資源受限的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。但是,隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及,這類設(shè)備越來越多的被用于網(wǎng)絡(luò)中。所以為保證網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配和網(wǎng)絡(luò)的安全性,對可適用于這類設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量預測和異常檢測技術(shù)的研究是非常有必要的�；疑A測模型具有小樣本性、貧信息、計算復雜度低三大優(yōu)點。小樣本性和貧信息表明模型對數(shù)據(jù)需求量低,需要的存儲資源非常有限;計算復雜度低是指需要的計算資源和能源有限。也就是說該算法的時空復雜度都比較低。本文主要探討將灰色預測理論用于網(wǎng)絡(luò)流量建模,特別是用于能源、資源受限的物聯(lián)網(wǎng)等場合的網(wǎng)絡(luò)流量預測與異常檢測。主要包括如下幾個方面:首先,對基本灰色預測模型進行了介紹,主要包括模型的建立條件以及模型精度和預測結(jié)果準確性的評斷依據(jù)。其次,研究了網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特點,驗證了灰色預測模型在流量建模中的可行性。在基礎(chǔ)的灰色預測模型上增加了數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié),分析研究不同緩沖算子對模型預測效果的影響,并確定了具有最優(yōu)預測效果的緩沖算子。實驗表... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

C*M(11、的含立

【參考文獻】：
期刊論文
[1]第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》發(fā)布我國網(wǎng)民達7.3億[J]. 沈金萍.  傳媒. 2017(03)
[2]DDoS攻擊檢測和控制方法[J]. 張永錚,肖軍,云曉春,王風宇.  軟件學報. 2012(08)
[3]入侵檢測數(shù)據(jù)集KDD CUP99研究[J]. 張新有,曾華燊,賈磊.  計算機工程與設(shè)計. 2010(22)
[4]一種趨勢劃分的灰色馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)流量預測方法[J]. 陶曉玲,彭維洋.  桂林電子科技大學學報. 2010(03)
[5]一種基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預測模型[J]. 曹建華,劉淵,戴悅.  計算機工程與應(yīng)用. 2008(05)
[6]基于殘差改進的灰色模型網(wǎng)絡(luò)流量預測[J]. 曹建華,劉淵,戴悅.  計算機工程與設(shè)計. 2007(21)
[7]混合預測模型PMA-GM在網(wǎng)格資源性能預測中的應(yīng)用[J]. 單今樂,肖儂.  計算機應(yīng)用研究. 2006(12)
[8]基于FARIMA模型的網(wǎng)絡(luò)流量預測[J]. 李士寧,閆焱,覃征.  計算機工程與應(yīng)用. 2006(29)
[9]關(guān)于弱化緩沖算子的研究[J]. 黨耀國,劉思峰,劉斌,唐學文.  中國管理科學. 2004(02)
[10]基于周期性網(wǎng)絡(luò)流量模型的流量預測[J]. 何俊峰,謝高崗,楊建華.  計算機應(yīng)用. 2003(10)

博士論文
[1]灰色預測模型及中長期電力負荷預測應(yīng)用研究[D]. 王大鵬.華中科技大學 2013
[2]基于時間相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量建模與預測研究[D]. 高波.哈爾濱工業(yè)大學 2013

碩士論文
[1]基于小波變換的ARMA和極限學習機組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預測[D]. 李策.蘭州大學 2016
[2]基于網(wǎng)絡(luò)流量特征的DDoS攻擊檢測方法研究[D]. 李海偉.湖南大學 2010



本文編號：3616187