IP网络流量的预测与分析

论文摘要

伴随着因特网发展,随之而来的是其不断扩充的规模、日益增加的复杂性以及成倍增长的带宽。但是人们对它的认识还远远不够深入,网络测量在这样的情况下应运而生,本文通过对网络流量的测量、建模、预测和分析,从而实现对网络行为的观察和评估。本文首先介绍了网络测量和网络管理的基本概念以及相关理论。其次,详细说明了网络流量测量技术和流量数据的采集及模型分析。在对流量数据进行数据采集时,使用了数据包捕获技术,基于JPCAP采集共享以太网网段内的数据。由于高速网络技术的发展,对流量数据进行全分组测量开销较大,因此本文引入抽样采集的方法加以解决。最后本文以日常用户的流量为例,阐述了本课题中流量预测与分析的整个过程,包括流量数据的采集,流量预测模型的建立,流量预测值与实际值的对比分析。本课题实现了在IP网络环境下对日常用户的流量进行了采集,并把采集到的数据进行分组抽样,根据抽样数据特征选取了AR（P）数学模型进行了流量预测,并把预测的流量数据与实际数据进行了对比分析。在采集方面,本文采用了JPCAP监听方式采集数据,在预测方面,由于本文研究的是平稳序列模型,所以本文主要介绍了AR、MA、ARMA模型。通过对（?）kk的图像以及样本数字特征分析发现此序列具有截尾性,模型的阶数为2,因此本文序列适合模型为AR（2）。在分析方面,通过流量预测值与实际值的对比分析,发现两种图形流量的峰值点个数、图形的大致走向以及图形的相似程度基本相似。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 网络测量主要研究的方向和内容
• 1.2 网络测量研究的背景和意义
• 1.3 论文的研究工作
• 1.4 论文结构及章节安排
• 第二章 网络管理的概述
• 2.1 网络管理的发展及应用
• 2.1.1 网络管理技术的发展
• 2.1.2 网络管理技术应用
• 2.2 网络管理分类及功能
• 2.3 网络管理的需求和目标
• 2.3.1 网络管理的需求
• 2.3.2 网络管理的目标
• 2.4 网络管理的体系结构分析
• 2.5 基于WEB的网络管理技术
• 2.6 网络管理的安全问题
• 2.7 本章小结
• 第三章 网络流量测量技术
• 3.1 网络流量测量技术的概述
• 3.1.1 网络流量测量的目的
• 3.2 网络流量测量的方法
• 3.2.1 主动测量与被动测量
• 3.2.2 基于SNMP与ICMP协议的测量
• 3.2.3 基于流的测量方法
• 3.3 网络流量测量工具
• 3.4 抽样测量技术
• 3.4.1 抽样测量的分类
• 3.4.2 分层抽样的实现方法
• 3.4.3 抽取样本的误差检验
• 3.5 本章小结
• 第四章 网络流量数据的采集及模型分析
• 4.1 数据包的监听原理
• 4.2 流量数据包捕获原理
• 4.3 常用的采集方法简介
• 4.3.1 Winsock技术
• 4.3.2 JPCAP捕获数据包技术
• 4.3.3 JPCAP的运行环境
• 4.3.4 JPCAP的开发环境
• 4.3.5 JPCAP的主要功能
• 4.3.6 JPCAP的类库结构
• 4.4 网络流量模型的建立及分析
• 4.4.1 网络模型的方法及其定义
• 4.5 确定时间序列的分析预测
• 4.6 平稳时间序列的分析预测
• 4.6.1 平稳时间序列预测法概述
• 4.6.2 线性模型的性质
• 4.6.3 线性模型的参数估计
• 4.6.4 线性模型的识别方法
• 4.6.5 线性模型的预报方法
• 4.7 网络流量的分析
• 4.7.1 流量分析的主要内容
• 4.8 本章小结
• 第五章 网络流量预测模型的建立及实例分析
• 5.1 流量数据的采集工具的简介
• 5.1.1 JPCAP运行环境及开发环境的安装
• 5.1.2 流量数据的采集
• 5.1.3 各种网络功能的部分代码
• 5.2 产生时间间隔的可信度检验
• 5.2.1 数据包大小的表示
• 5.3 流量预测模型的建立
• 5.3.1 流量预测模型的具体步骤
• 5.4 网络流量预测结果的分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 进一步工作的方向
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果