复杂信息网络在现实生活中随处可见,并且发挥着不可或缺的作用.有线局域网和复杂网络应用比较广泛.对于有线局域网和复杂网络,探究它们的性能变成网络发展的重要一环.有效地评价和预测网络的性能对于完善网络的拓扑结构和改善网络的动态传输能力是必不可少的.伴随着互联网技术的发展,评价和预测复杂信息网络的有效性和抗毁性已经成为该领域的重要研究课题.确定评估指标权重的困难性以及评估指标之间的关系错综复杂,致使有效地评估网络性能一直都是一个具有挑战性的问题.如何使评估的结果更加真实客观是网络性能评估的重中之重.本文分析了网络性能与其评估指标之间的影响关系,还分析了发包速率与有效性之间的影响关系.在节点攻击和链路攻击两种攻击方式下,分别对有线局域网和复杂网络的抗毁性进行了深入分析和对比.费效比对于网络的性能研究是至关重要的,因此本文还分析了有线局域网和复杂网络的费效比.具体完成的工作如下:首先提出了一种评估有线局域网有效性和抗毁性的评估模型.该模型具体通过结构方程模型来评估网络的性能.在得到评估模型后,分析了转发节点在有效性和抗毁性上对网络的贡献度.结构方程模型是一种基于大量样本数据来分析变量之间相关关系的方法.相比于其他的统计学方法,结构方程模型可以包含多个潜变量,并且考虑了显变量的测量误差.结构方程模型还可以根据模型的各类拟合指标不断地调整和修正假设模型,直到模型的各类拟合指标都符合要求.本文通过几种有线局域网,例如星型、环型和树型网络来评估网络的性能.最后实验结果表明结构方程模型适用于网络性能评估领域.其次提出了一种评估复杂网络有效性和抗毁性的评估模型.该模型具体通过主成分分析法来评估网络的的性能.可以根据不同复杂网络的检验值来选择不同的评估模型.主成分分析法是一种通过分析样本数据来对变量实现降维的统计学方法,它用在性能评估上可以改善单个评估指标的片面性,还可以根据综合的评估模型来预测复杂网络的性能.为了验证提出的模型符合实际情况且适用于多种复杂网络,本文选择了几种常见的复杂网络,例如无标度网络、不同概率值的小世界网络来评估复杂网络的性能.最后实验结果表明主成分分析法同样适用于网络性能评估领域.