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基于流量特性的网络性能分析系统研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 网络流量特性分析第10页
        1.2.2 网络流量预测第10-12页
        1.2.3 网络性能分析第12-13页
    1.3 论文的主要工作第13-14页
    1.4 论文的组织结构第14-16页
2 网络流量特性分析第16-31页
    2.1 引言第16页
    2.2 网络流量分析第16-23页
        2.2.1 网络流量预处理第16-18页
        2.2.2 流量的自相似性第18-22页
        2.2.3 流量的周期性第22页
        2.2.4 流量的突发性第22-23页
    2.3 实验与结果分析第23-30页
        2.3.1 数据集预处理第23-25页
        2.3.2 流量自相似性分析第25-30页
    2.4 本章小结第30-31页
3 基于深度学习的网络流量预测第31-44页
    3.1 引言第31页
    3.2 基于深度学习的流量预测模型第31-37页
        3.2.1 网络流量模型发展第31-32页
        3.2.2 回声状态网络第32-35页
        3.2.3 基于网格搜索法的回声状态网络第35-37页
    3.3 实验与结果分析第37-43页
        3.3.1 模型评价标准第37-38页
        3.3.2 实验结果分析第38-43页
    3.4 本章小结第43-44页
4 网络性能分析第44-59页
    4.1 引言第44页
    4.2 网络性能指标第44-45页
    4.3 基于流量特性的网络性能分析技术第45-46页
        4.3.1 网络性能分析方法第45-46页
        4.3.2 网络流量特性第46页
    4.4 基于流量特性的网络性能分析第46-58页
        4.4.1 流量自相似性对网络性能的影响第46-48页
        4.4.2 流量周期性对网络性能的影响第48-49页
        4.4.3 流量突发性对网络性能的影响第49-52页
        4.4.4 网络性能指标预测第52-58页
    4.5 本章小结第58-59页
5 基于流量特性的网络性能分析系统设计与实现第59-67页
    5.1 系统框架第59-60页
    5.2 系统开发路线第60-62页
    5.3 系统模块第62-66页
        5.3.1 流量预处理模块第62-63页
        5.3.2 流量特性分析模块第63-64页
        5.3.3 流量预测模块第64页
        5.3.4 网络性能分析模块第64-66页
    5.4 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-69页
    6.1 总结第67-68页
    6.2 展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-76页
附录第76页

 
 
论文编号BS4628708,这篇论文共76
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