基于信息理论学习的网络流量预测

【摘要】随着Internet以及其相应的应用迅猛的发展,互联网规模的日益增大,这使得网络的业务种类越来越多,增强了网络各个方面的复杂性,但同时也使其更容易出现故障,如网络资源的优化分配及网络安全等问题日益突出,网络管理难上加难,这些都使得业务QoS受到相应的影响。因而对网络流量进行建模及预测意义十分重大,也得到了许多研究者的重视。本文的研究宗旨是为了提高网络流量的预测精度,主要工作内容如下：第一,先后阐述了网络流量的预测意义,国内外发展状况,信息理论学习(InformationTheoryLearning,ITL)的基本理论和网络流量的特征及模型介绍,为后续的研究工作奠定基础；第二,根据网络流量的特性,首次将ITL理论和Elman申经网络相结合,提出了一种新的网络流量预测模型,即将Principle教授理论中的最大广义相关熵准则(MaximumCorrentropyCriterion,MCC)作为Elman神经网络的代价函数(传统的误差评价准则是(MinimumMeanSquareError,MSE)),去训练网络的权值,并进行了网络流量的预测仿真与分析。第三,结合MCC和MSE又是首次提出了一种混合机制的误差评价函数(MCC-MSE)将其引入到Elman神经网络,对网络流量进行了仿真预测与分析。第四,由于信息理论学习理论中的相关熵(Correntropy)是基于核函数的,而将MCC与MSE结合又会引入权重系数,因此又对核参数和权重系数的不同,进行了网络流量预测仿真,并对预测结果进行了分析。
【作者】王涛；
【导师】赵季红；
【作者基本信息】西安邮电大学，通信与信息系统，2013，硕士
【关键词】信息理论学习；最大相关熵准则；最小均方误差准则；Elman神经网络；网络流量预测；广义相关熵；核函数；

【参考文献】
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