中职学校网络流量分析及预测研究

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1、StudyonNetworkTrafficAnalysisandPredictioninSecondaryVocationalSchoolXiXiaoyong西北师范大学研究生学位论文作者信息论文题目中职学校网络流量分析及预测研究姓名席小勇学号2012600257专业名称计算机应用技术答辩日期2015.11.6联系电话E_mail通信地址(邮编)：备注：目录摘要„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„IABSTRACT„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„II1绪论„„„„„„„„„

2、„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11.1研究背景„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11.2研究目标和意义„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„21.2.1研究目标„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„21.2.2研究意义„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„21.3国内外研究现状„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„31.4论文研究内容„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„41.5论文组织结构„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„52网络流量特性分析„„„„

3、„„„„„„„„„„„„„„„„„„„62.1自相似性和长相关性„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„62.1.1自相似性„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„62.1.2长相关性„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„82.2周期性„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„102.3突发性和混沌性„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„132.4本章小结„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„133BP神经网络流量预测模型„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„143.1神经网络原

4、理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„143.1.1神经元结构模型„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„143.1.2神经网络的分类„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„153.2BP神经网络预测模型„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„163.2.1BP神经网络结构„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„163.2.2BP神经网络流量预测算法„„„„„„„„„„„„„„„„173.2.3BP神经网络预测模型设计的关键问题„„„„„„„„„„„203.3流量预测评价指标„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„

5、233.4本章小结„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„234中职学校BP神经网络流量预测模型设计„„„„„„„„„„„„„„244.1研究样本分析„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„244.1.1学校基本状况„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„244.1.2校园网络整体部署„„„„„„„„„„„„„„„„„„„244.1.3上网行为审计系统情况„„„„„„„„„„„„„„„„„264.2样本采集及归一化处理„„„„„„„„„„„„„„„„„„„264.3BP神经网络参数选取„„„„„„„„„„„

6、„„„„„„„„„314.4MATLAB中BP神经网络M程序实现„„„„„„„„„„„„„„„324.5训练过程„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„324.6实验验证„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„354.7本章小结„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„435总结与展望„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„445.1工作总结„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„445.2工作展望„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„44参考文献„„„„„„„„„„

7、„„„„„„„„„„„„„„„„„„III硕士在读期间取得成果„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„VI致谢„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„VIII摘要网络流量分析是进行中职学校网络异常流量监测、网络流量控制、网络性能评价的前提条件，而网络流量预测能够对学校未来的网络流量走势进行预测，其预测值可作为网络管理人员下一步对用户上网行为分析、网络应用管理及流量控制的依据。首先,本文对网络流量特性进行研究，然后通过从中职学校采集的数据样本对网络流量的自相似性、长相关性、周期性、突发性和混沌性等特性

8、进行分析研究，发现中职学校网络流量同样呈现上述特性。其次,对BP神经网络结构、分类、网络流量预测模型预测算法及建立该预测模型时需要重点解决的问题进行了研究探讨，主要讨论如何选择输入、隐含和输出层的神经元个数以及怎样选择激活函数和初始值等。最后,通过计算分析确定BP神经网络预测模型的输入、隐