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题名流量矩阵估算的研究
被引量：16
- 1
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作者
周静静
杨家海
杨扬
张辉
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机构
北京科技大学 信息工程学院
清华大学 信息网络工程研究中心
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2669-2682,共14页
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基金
Nos.90412012
60673160
+1 种基金
60473083(国家自然科学基金)
No.2007AA01Z234(国家高技术研究发展计划(863))~~
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文摘
流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,精确的流量矩阵至关重要,但直接监控非常具有挑战性.因此,如何根据对有限链路的测量数据和路由信息等先验信息,通过合理建模来推断流量矩阵,成为重要的研究课题.首先给出了流量矩阵的基本概念和估算原理;然后对近年来提出的20多种不同的解决流量矩阵估算问题的方法进行分类剖析,总结了目前流量矩阵估算方法的最新研究进展,并讨论了部分方法的性能和估算误差;最后讨论了未来流量矩阵估算的研究趋势和应用前景.
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关键词
流量矩阵
源-目的流量
重力模型
贝叶斯推断
最大似然估计
独立连接
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Keywords
traffic matrix
origin-destination traffic
gravity model
Bayesian inference
MLE （maximum likelihood estimation）
IC （independent connection）
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名流量矩阵估算算法研究
被引量：3
- 2
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作者
杨扬
周静静
杨家海
赵巍
熊曾刚
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机构
北京科技大学信息工程学院
清华大学信息网络工程研究中心
清华信息科学与技术国家实验室(筹)
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期42-45,共4页
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基金
863国家重点基金项目(2007AA01Z234)
国家自然科学基金(90412012
+2 种基金
60673160
60873193
60873192)资助
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文摘
流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,但直接监控非常具有挑战性。因此,如何根据有限的先验信息,通过合理建模来估算流量矩阵,成为重要的研究课题。已有的估算方法中,卡尔曼方法是一个相对高效和精确的方法,然而,它在实际网络环境中使用时存在"坏态"现象,导致数值计算困难。提出了平方根滤波/平滑流量矩阵估算算法对卡尔曼方法进行改进;并针对新算法的需要,提出了流量数据预处理的方法,可滤除有大量噪声的"坏"数据。模拟仿真结果显示新算法的精确性和稳定性都优于卡尔曼滤波方法。
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关键词
流量矩阵
源-目的流量
卡尔曼滤波
平方根分解
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Keywords
Traffic matrix, OD traffic, Kalman filtering, Square root factorization
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分类号
TP393.07
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名信息熵在网络流量矩阵估算中的应用
被引量：1
- 3
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作者
关卿
王宏
李全良
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机构
中国人民解放军
国防科技大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期77-78,81,共3页
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基金
国家"973"计划基金资助项目"新一代互联网路由交换理论"(2003CB314802)
国家自然科学基金资助项目(90104001)
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文摘
提出一种网络流量矩阵估算方法,在已知网络拓扑结构和网络链路流量的情况下,根据网络链路流量计算出信息熵,利用期望最大化算法对网络源和目的对之间的流量需求进行估计。以校园网为实验环境,对骨干网络采集网络流量数据,与通用重力模型方法的比较结果表明,利用该方法进行估算有更高的准确性。
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关键词
流量矩阵
源-目的流量
信息熵
期望最大化算法
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Keywords
traffic matrix
origin-destination traffic
information entropy
Expectation Maximization（EM） algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多数据源的网络流量矩阵估计
- 4
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作者
关卿
王宏
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第14期122-124,共3页
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基金
国家"973"计划基金资助项目"新一代互联网路由交换理论"(2003CB314802)
国家自然科学基金资助项目(90104001)
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文摘
针对目前多数网络流量矩阵估计方法都采用单一的SNMP链路负载或抽样的NetFlow数据的问题,提出一种综合使用多个数据源进行流量矩阵估计的方法,将SNMP链路负载与抽样的NetFlow数据结合作为相互纠错码,设计过滤这2种数据源中脏数据的算法。以校园网为实验环境,与通用重力模型方法的比较结果表明,利用该算法去除脏数据后进行流量矩阵估计具有更高的准确性。
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关键词
流量矩阵
源-目的流量
卡尔曼过滤
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Keywords
traffic matrix
origin-destination traffic
Kalman filtering
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大型IP网络流量矩阵分析预测的探讨研究
- 5
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作者
韦烜
刘志华
李青
何晓明
黄君雅
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机构
中国电信股份有限公司广东研究院
中国电信股份有限公司研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期2164-2173,共10页
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基金
国家自然科学基金(62076179)
中国电信研究院专业能力级项目(T-2023-12)资助课题。
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文摘
高效、准确的网际协议(internet protocol,IP)网络流量流向分析预测是网络规划建设的基础。通过部署流量采集分析系统,运营商可轻松获取网络总流量、节点流量、节点分方向流量等较完备的历史基础数据,为流量分析预测提供关键的输入。IP网络流量分析预测方法主要包括两类:传统统计模型和神经网络模型,近年提出的NeuralProphet模型因结合两者优点而得到广泛关注和应用。首次基于NeuralProphet模型对大型运营级IP网络源节点到目的节点的流量流向进行直接预测,并采用改进的损失函数优化模型训练,预测结果表明NeuralProphet模型能够更科学、准确地预测IP网络流量矩阵,整体预测精度提升了8.7%,同时模型扩展性和鲁棒性也具有更佳的表现,可以更好地满足IP网络规划建设和运行维护的实际需求。
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关键词
流量矩阵
源节点到目的节点流量流向
节点流量
预测模型
自回归
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Keywords
traffic matrix
origin-destination traffic flow
node traffic
prediction model
auto-regression
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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