(5)模型简单和精确性的发展

　　网络流量建模还存在很多有待于进一步解决的问题,如,网络流量模型的参数越多,模型就越精确,越接近真实的网络流量源;但同时,模型也越繁琐和复杂,理论分析和计算机仿真也会越困难.然而,理想的流量模型是尽量简单,参数尽量少且容易估算,在实际的网络流量建模中往往要对网络流量模型的精确性和复杂度加以折衷.未来的流量建模领域的发展必定是跨领域、跨学科间的交叉融合,如将Internet网络流量与其他网络的流量结合来研究,提取其共性,并分析其差异,将不同网络的静态特征、动态网络行为、网络流量特征结合起来研究,研究它们之间的普遍特征和相互联系,都是将来很值得深入研究的方向.

　　7、总结

　　本文针对互联网络流量建模这一研究领域,总结了现阶段已发现的主要网络流量的特性及相关度量参数,概要介绍了网络流量建模的意义和分类,然后按照“传统-自相似-泊松模型回归引发的争论”这3个时段及分类阐述了相关的网络流量模型的发展.本文以一个长的时间轴对流量模型的发展进行了深入的阐述,重点分析了发展过程中较有代表性的模型,分析比较了各种模型的优缺点.最后分析了流量模型发展上的不足和基于这些不足流量模型可能的发展方向.

　　人们常说“互联网是一个活生生的动物”,相应地,“互联网的流量也是一个活生生的动物”.随着流量特性的发展和发掘,相应的流量模型也随其发展,大致经历了“短相关-自相似-多分形”的发展过程.然而这个过程不是一成不变的,也远不是终点.随着流量特征的变化和新特征的发现,新的流量模型必将继续涌现.

　　参考文献:

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　　[2]刘杰,黄亚楼.基于BP神经网络的非线性网络流量预测.计算机应用,

　　[3]陆锦军,王执铨.基于混沌特性的网络流量预测.南京航空航天大学学报,

　　[4]王兆霞,孙雨耕,陈增强,袁著祉.基于模糊神经网络的网络业务量预测研究.通信学报,

　　[5]黄晓璐,闵应骅,吴起.网络流量的半马尔可夫模型.计算机学报,

　　[6]洪飞,吴志美.基于小波的多尺度网络流量预测模型.计算机学报,

　　[7]王升辉,裘正定.结合多重分形的网络流量非线性预测.通信学报,

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