基于時間相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量建模與預(yù)測研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)測量是對網(wǎng)絡(luò)進行有效管理、維護和安全保障的重要手段,通過對測量數(shù)據(jù)的分析,可以了解網(wǎng)絡(luò)的運行環(huán)境以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)狀態(tài)等方面的情況,為網(wǎng)絡(luò)的升級或改建提供必要的參考。在網(wǎng)絡(luò)測量范疇內(nèi),由于網(wǎng)絡(luò)流量融合了網(wǎng)絡(luò)運營時所有的信息,是最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的測量數(shù)據(jù),因此對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的分析與研究格外重要。而隨著物聯(lián)網(wǎng)、泛在網(wǎng)絡(luò)等概念的提出,下一代互聯(lián)網(wǎng)骨干網(wǎng)各節(jié)點之間、局域網(wǎng)各節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)大幅度增長,互聯(lián)網(wǎng)流量即將邁入大數(shù)據(jù)時代。在大

2、數(shù)據(jù)流量背景下,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)類別的急劇增加導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量性質(zhì)發(fā)生改變,傳統(tǒng)的流量模型已不適用于當(dāng)今乃至下一代互聯(lián)網(wǎng)流量的分析與預(yù)測,因此對網(wǎng)絡(luò)流量建模的研究勢在必行。
　　網(wǎng)絡(luò)流量模型可以生成不同特征的流量數(shù)據(jù),用于檢驗新型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功能與質(zhì)量,有助于衡量網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與業(yè)務(wù)流量之間的匹配問題,對研發(fā)下一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)流量模型還可用于流量的預(yù)測:做為一種重要的預(yù)警手段,網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測結(jié)果指明了網(wǎng)絡(luò)流量未來的趨勢,可根

3、據(jù)這種趨勢調(diào)整相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源,保證網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量;通過對流量預(yù)測值的分析,依據(jù)相應(yīng)判別準則,能夠提前發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常,及時采取有效措施,將損失減小到最低。本文旨在建立能夠刻畫網(wǎng)絡(luò)流量特性和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量趨勢的兩類模型,主要研究內(nèi)容可歸納為以下幾個方面:
　　第一,網(wǎng)絡(luò)流量特性的分析與研究。網(wǎng)絡(luò)流量的特性是網(wǎng)絡(luò)流量建模的基礎(chǔ)。首先,從數(shù)學(xué)角度分析了泊松過程的二階矩函數(shù)無窮級數(shù)與自相似過程的二階矩函數(shù)無窮級數(shù)之間的差異;然后,給出了泊松過

4、程和自相似過程在不同尺度下的聚合流量變化趨勢,分析表明自相似網(wǎng)絡(luò)流量的尺度特征是由其長相關(guān)性質(zhì)所引起,說明長相關(guān)性質(zhì)是刻畫網(wǎng)絡(luò)流量建模的關(guān)鍵;最后對幾種典型的網(wǎng)絡(luò)流量模型進行了比較,重點討論了ON/OFF模型和ARMA類模型的特點和建模過程,為后文C-ON/OFF模型和EMD-ARMA模型的建立提供了必要的理論基礎(chǔ)。
　　第二,C-ON/OFF模型的建立。針對以往的長相關(guān)流量模型計算復(fù)雜度較高且大多數(shù)模型物理意義不明確的問題,在研

5、究了ON、OFF周期持續(xù)時間呈重尾分布的多個ON/OFF源合成流量性質(zhì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)中廣泛存在的網(wǎng)絡(luò)用戶行為趨同性對現(xiàn)有ON/OFF模型進行了改進。通過對Hurst參數(shù)和自協(xié)方差函數(shù)衰減速度兩項指標的分析,確立了各ON/OFF源之間相關(guān)性與合成流量長相關(guān)性的關(guān)系。基于以上結(jié)果,建立了一個結(jié)構(gòu)簡單、計算復(fù)雜度低、物理意義明確的網(wǎng)絡(luò)流量模型——C-ON/OFF模型,并通過對C-ON/OFF模型參數(shù)的定量分析,得到了模型參數(shù)與生成流量長

6、相關(guān)性的內(nèi)在聯(lián)系,進一步揭示了網(wǎng)絡(luò)流量長相關(guān)性質(zhì)與網(wǎng)絡(luò)趨同性之間的關(guān)系,對未來網(wǎng)絡(luò)流量建模研究提供了技術(shù)參考。
　　第三,EMD-ARMA模型的建立。通過分析經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸膺^程,從理論推導(dǎo)和仿真實驗兩個方面證明并驗證了長相關(guān)流量數(shù)據(jù)經(jīng)過經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸庵蟮玫降墓逃心Ｊ胶瘮?shù)是短相關(guān)流量數(shù)據(jù)。短相關(guān)模型具有比長相關(guān)模型復(fù)雜度低的優(yōu)勢,因此,采用短相關(guān)模型對經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夂蟮牧髁繑?shù)據(jù)進行建模?；诮?jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾娜ラL相關(guān)作用,以及ARMA模型的

7、低復(fù)雜度優(yōu)點,提出了EMD-ARMA模型,詳細討論了EMD-ARMA模型的建立過程,分析比較了EMD-ARMA的參數(shù)估計方法。針對兩類實測互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù),在歸一化自協(xié)方差指標下,檢驗了EMD-ARMA生成流量的性質(zhì),結(jié)果顯示EMD-ARMA模型不但能夠有效去除網(wǎng)絡(luò)流量的長相關(guān)性,而且可明顯降低流量模型的計算復(fù)雜度,為后文的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測提供了堅實的基礎(chǔ)。
　　第四,基于EMD-ARMA模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測。證明了在均方誤差最小條件下的

8、網(wǎng)絡(luò)流量時間序列廣義最優(yōu)預(yù)測值的存在性和唯一性,并研究了線性條件下的最優(yōu)均方預(yù)測值的性質(zhì)。給出了EMD-ARMA模型的單步和多步預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu):針對單步預(yù)測系統(tǒng)中存在的誤差問題,提出了一種提升精度的方法,并依此對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進行了改進,簡化了模型,降低了模型的計算復(fù)雜度;推導(dǎo)了多步預(yù)測系統(tǒng)中預(yù)測誤差與預(yù)測步長的數(shù)學(xué)關(guān)系,通過仿真實驗對上述關(guān)系進行了驗證,并根據(jù)多步預(yù)測系統(tǒng)中更新數(shù)據(jù)的信息量,給出了多步預(yù)測條件下的預(yù)測值修正方法。仿真結(jié)果表明,