【摘 要】
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网络流量态势感知能够快速准确地反映出当前网络流量的运行状况,也能够预测未来的网络流量运行趋势,是网络流量管理的一种重要手段。结合SDN网络和ONOS控制器的特点,本文设计并实现网络流量态势感知系统,其可以根据功能分为流量态势指标提取子系统、流量态势评估子系统和流量态势预测子系统。本文所做的主要工作如下:第一,设计并完成流量态势指标提取子系统。首先考虑到完备性和易得性分层构建流量态势指标体系;再设计
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网络流量态势感知能够快速准确地反映出当前网络流量的运行状况,也能够预测未来的网络流量运行趋势,是网络流量管理的一种重要手段。结合SDN网络和ONOS控制器的特点,本文设计并实现网络流量态势感知系统,其可以根据功能分为流量态势指标提取子系统、流量态势评估子系统和流量态势预测子系统。本文所做的主要工作如下:第一,设计并完成流量态势指标提取子系统。首先考虑到完备性和易得性分层构建流量态势指标体系;再设计实现流量态势指标采集模块,每隔一定时间循环访问ONOS控制器以获得原始数据并处理得到流量态势指标;最后引入MySQL设计并实现数据存储模块,能够方便的对数据进行增删、查询等操作。第二,设计并实现流量态势评估子系统。提出评估分级设计的方法,预先定义每个评估等级所对应的实际意义,从而降低网络管理人员的学习和理解成本,并基于有监督的机器学习方法BP和RBF设计并实现流量态势评估算法。第三,设计并实现流量态势预测子系统。提出一种改进的态势预测流程,先预测流量态势指标,再对得到的指标预测值进行态势评估,以此得到流量态势评估预测值。其中,考虑到指标间的独立性较高,提出使用“分离-预测-再组合”的方式进行态势指标的预测。另外,设计并实现基于DNN、GRU、SVR、GWO-SVR和PSO-SVR的流量态势指标预测算法。第四,基于Mininet和ONOS控制器搭建实验平台,并设计实现数据流量业务。基于上述平台与业务,本文对设计的多种网络流量态势评估算法和网络流量态势指标预测算法进行对比实验,结合准确率和训练速度,最终采用基于RBF的流量态势评估模型以及基于PSO-SVR的流量态势指标预测算法,并通过实验测试验证本系统的网络流量态势评估与预测功能。
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