基于软计算的ip网络流量监测和控制关键技术研究（可编辑）

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1、基于软计算的IP网络流量监测和控制关键技术研究单位代码：10293密级：博士学位论文论文题目：基于软计算的IP网络流量监测和控制关键技术研究学号D0424姓名陈晓天导师张顺颐教授学科专业通信与信息系统研究方向通信网与IP技术申请学位类别工学论文提交日期2013．1StudyoftheKEYTechnologiesofSoftComputing-basedIPNetworkTrafficMonitoringPredictionandFlowControlDissertationSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTeleco

2、mmunicationsfortheDegreeofDOCTOROFPHILOSOPHYByChenXiaoTianSupervisor:Prof.ZhangShunYiJan2013南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿

3、意承担一切相关的法律责任。博士生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。博士生签名：____________导师签名：____________日期：___________

4、__南京邮电大学博士研究生学位论文摘要摘要伴随互联网技术和网络业务的迅速发展，互联网已成为科研生产及人们日常生活中不可或缺的组成部分。快速有效的数据传输对于互联网中的实时业务，例如多媒体视频、VoIP等，以及以文件下载为代表的非实时业务，都具有非常重要的意义。因此，如何充分利用现有带宽、以最小代价的资源开销获取最优化的应用效果，是业界当前的研究热点。IP网络监测及控制技术的应用为在现有条件下提供更优质的网络服务开辟了一条行之有效的途径，本课题以此为突破，结合神经网络、基因表达式等软计算技术，对网络流量监测模型的建立，预测算法的设计和流量控制的实现进行了深入研究：

5、（1）提出了一种新的基于代理的互联网QoS流量监测模型，阐述了该模型的体系结构和实现功能，在完成系统分析的基础上对监测模型的组件设计及实现进行研究。作者以VoIP业务作为研究对象，基于该模型完成对VoIP业务中的QoS监测，并对呼叫详细记录的关联合成算法进行优化。（2）在基于BP神经网络的IP网络流量预测算法基础上，结合基因表达式编程进化算法的优势，提出了基于进化BP的IP网络流量预测算法，作者针对该算法的编码、遗传操作及算法描述做了详细分析，并与传统算法进行了比较仿真实验和性能分析，实验证实，本文提出的预测算法能够更好地解决BP算法固有的训练速度慢，易陷入局部

6、最优以及全局搜索能力弱等缺陷。（3）提出了基于小波变换和GFARIMA模型的流量预测算法，该算法将经过处理后的原始流量进行小波分解，分别对近似分量和细节分量完成单支重构，并对重构后的细节分量和近似分量用GFARIMA模型进行预测，并合成最终预测流量，该算法较之以前的算法具备更高的预测准确度，且解决了FARIMA模型时间滞后效应带来的问题。（4）提出了基于模拟退火基因表达式编程的路由选择最优化算法。该算法在使用基因表达式编程算法进行多目标函数优化时，对初始种群中的每一个个体进行模拟退火操作，然后再进行一系列其它的遗传操作及适应度函数评价。文章针对模拟退火算法容易跳

7、出局部最优解的缺陷，提出了基于模拟退火基因表达式编程的路由选择最优化算法，该算法能够更好地解决单一基因表达式编程优化精度差、易陷入局部最优的问题。作者在使用基因表达式编程算法进行多目标函数优化时，对初始种群中的每一个个体进行模拟退火操作，然后再进行一系列其它的遗传操作及适应度函数评价。综上所述，本文从监测模型的建立、预测算法的研究到QoS流量控制的提出，给出了I南京邮电大学博士研究生学位论文摘要一整套IP网络流量监测和控制的解决方案，并以仿真的形式验证了方案的可行性，对现实场景下的商业应用具有很好的启发作用。关键词：下一代互联网，流量监测模型，流量预测算法，Qo

8、S流量控制II南京邮电大