公开(公告)号：CN105577473A

公开(公告)日：2016-05-11

申请号：CN201510967452.1

申请日：2015-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 房斌 ,  李凯 ,  夏会 ,  郑申海 ,  张洪锁 ,  张琳

IPC: H04L12/26

CPC classification number: H04L43/50

Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，包括：建立流量模块，用于根据网络流量业务的属性和生成规律，选取相应的网络流量模型进行建模，产生具有自相似性或多重分形特性的网络流量；改进小波运算模块，用于基于多分形小波模型设计网络流量的生成算法，并选取小波基函数，对多分形小波模型进行并行化改进；验证流量运行模块，用于通过方差时间法和多重分形谱检测网络流量模型的自相似性，从而验证网络流量模型的稳定性和可靠性。

公开(公告)号：CN105471631B

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201510793377.1

申请日：2015-11-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 房斌 ,  夏会 ,  李凯 ,  陈琳 ,  刘崇文

IPC: H04L12/24

Abstract: 本发明提出了一种基于流量趋势的网络流量预测方法，该方法按照以下步骤进行：S1：提取当前时间周期i之前的n个时间周期下的网络流量趋势，以及当前时间周期i中从第1个时刻到时刻c的流量趋势，n为正整数；S2：根据提取的网络流量趋势，预测未来时刻的网络流量趋势；S3：计算提取的网络流量值和其网络流量趋势之间的误差，预测流量误差；S4：根据步骤S2中预测的网络流量趋势和S3中预测的流量误差，预测未来时刻的网络流量预测值；S5：令c＝c+k，如果c大于或等于时间周期i的结束时刻，则程序结束；否则返回步骤S2。本发明提高了预测精度的同时，大大减少了预测所需要的训练样本数，更易于应用在实际网络管理和测量中。

公开(公告)号：CN105471631A

公开(公告)日：2016-04-06

申请号：CN201510793377.1

申请日：2015-11-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 房斌 ,  夏会 ,  李凯 ,  陈琳 ,  刘崇文

IPC: H04L12/24

CPC classification number: H04L41/147

Abstract: 本发明提出了一种基于流量趋势的网络流量预测方法，该方法按照以下步骤进行：S1：提取当前时间周期i之前的n个时间周期下的网络流量趋势，以及当前时间周期i中从第1个时刻到时刻c的流量趋势，n为正整数；S2：根据提取的网络流量趋势，预测未来时刻的网络流量趋势；S3：计算提取的网络流量值和其网络流量趋势之间的误差，预测流量误差；S4：根据步骤S2中预测的网络流量趋势和S3中预测的流量误差，预测未来时刻的网络流量预测值；S5：令c＝c+k，如果c大于或等于时间周期i的结束时刻，则程序结束；否则返回步骤S2。本发明提高了预测精度的同时，大大减少了预测所需要的训练样本数，更易于应用在实际网络管理和测量中。

公开(公告)号：CN105577473B

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201510967452.1

申请日：2015-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 房斌 ,  李凯 ,  夏会 ,  郑申海 ,  张洪锁 ,  张琳

IPC: H04L12/26

Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，包括：建立流量模块，用于根据网络流量业务的属性和生成规律，选取相应的网络流量模型进行建模，产生具有自相似性或多重分形特性的网络流量；改进小波运算模块，用于基于多分形小波模型设计网络流量的生成算法，并选取小波基函数，对多分形小波模型进行并行化改进；验证流量运行模块，用于通过方差时间法和多重分形谱检测网络流量模型的自相似性，从而验证网络流量模型的稳定性和可靠性。