随着Internet的迅猛发展和普及,人们对网络的依赖性越来越大,因此网络的重要性也与日俱增,如何有效管理网络也成了近年来网络界研究的热点。网络性能管理是网络管理五大功能域的一部分,对其展开研究具有十分重要的意义:一、提高网络速度、克服网络瓶颈;二、网络性能管理也是网络优化的基础;三、研究网络性能可以发现网络异常,及时排除网络中的不稳定因素。　　本文围绕着网络性能管理系统的基本功能进行研究,主要包括:性能数据的选取、性能数据的采集以及如何分析性能数据。下面几点是本文的主要工作和创新点:　　1、从标准管理信息库MIB-II(RFC1213)中找出了一些跟网络性能有关的重要参数作为数据采集项。　　2、设计并用面向对象的JAVA语言实现了一个“并行数据采集器”,它能够满足在一段相对较短的时间内采集到网络主要设备性能数据的要求。　　3、引入了一种智能的方法来分析“并行数据采集器”所采集到的数据,即利用神经网络来对设备的性能数据进行分析,在文章最后使用LMBP神经网络分析了一台网络设备的性能,分析结果显示神经网络方法可以用在设备性能管理中。　　4、在引入智能分析方法的基础上,提出了用神经网络集合的方法来管理整网性能的解决方案的。