云网融合环境中流量分析与预测系统研究与实现

作     者：张忱 

作者单位：内蒙古大学 

学位级别：硕士

导师姓名：刘玉林

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：云网融合 流量预测 LSTM模型 GARCH模型 突发流量 

摘      要：云网络融合是云计算与通信网络的结合。随着云计算技术在通信网络中的引入,用户可以借助云计算下的智能云网络动态管理网络资源。在云网融合环境中进行网络流量的预测与分析,能够及时对网络资源进行调控管理,满足用户需求。论文设计实现云网融合环境中流量分析与预测系统。系统包括流量采集统计功能、恶意流量分析功能、流量预测功能。首先采集并统计流量数据,将采集到的有效流量信息提供给恶意流量分析功能,将统计的流量时间序列提供给流量预测功能。使用逻辑回归模型对恶意流量进行识别,给网络管理者提供参考。流量预测功能可以实时预测未来流量值,为网络资源的弹性管理提供依据。经过测试,流量分析与预测系统的功能正确。论文提出一种基于GARCH-LSTM的并行流量预测模型,并行使用GARCH模型和LSTM模型对未来流量趋势进行实时预测。既可以对有规律变化的网络流量进行预测,也可对突发流量进行预测。仿真实验表明,GARCH-LSTM并行流量预测模型比GARCH模型预测结果均方根误差降低了45.989%,比LSTM模型预测结果均方根误差降低了60.499%。除此之外的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均有所降低。