灰理論數(shù)列灰預(yù)測在CERNET西南網(wǎng)點網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用-科技論文

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)用戶急劇增加，大規(guī)模的交換結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，導(dǎo)致許多問題[1]：網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性越來越大，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備工作的可靠性越來越需要得到重視。在網(wǎng)絡(luò)的性能管理方面，通過對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中流量的測量和預(yù)測，能了解到網(wǎng)絡(luò)的目前流量狀況，未來可能出現(xiàn)的情況。根據(jù)這些信息可以預(yù)先采取一些優(yōu)化措施，對網(wǎng)絡(luò)進行改建和負載均衡設(shè)計，避免因網(wǎng)絡(luò)擁塞等使網(wǎng)絡(luò)的性能降低，也可以據(jù)此了解用戶現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)行為和做出行為預(yù)測，得到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的宏觀特征，用以解釋許多網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象和解決網(wǎng)絡(luò)問題[2]。
灰理論[3]是研究少數(shù)據(jù)不確定的理論。灰理論中灰預(yù)測用于預(yù)測數(shù)據(jù)的變化。很多情況下，條件和諸多因素限制，導(dǎo)致無法取得大量數(shù)據(jù)的情況下，用概率論的大樣本來進行數(shù)據(jù)分析是不得當(dāng)?shù)?。這種少數(shù)據(jù)不確定的情況，用灰理論分析，從結(jié)果來看，是有效可行的。

一、網(wǎng)絡(luò)檢測與數(shù)據(jù)采集

與西南網(wǎng)點網(wǎng)管達成協(xié)議，將監(jiān)測點設(shè)置于通信學(xué)院二級子網(wǎng)與校園主干網(wǎng)相接的線路上，如圖1所示。

圖1監(jiān)測點設(shè)置

流量采集一般有兩種方式，一種是基于數(shù)據(jù)包的采集方式，另一種是利用SNMP協(xié)議采集交換機或路由器的端口流量[4]。前一種的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測大致有3種監(jiān)測方式：HUB監(jiān)測，防火墻方式和Monitor方式。HUB監(jiān)測雖然方便實惠，但是會使得網(wǎng)絡(luò)速率下降并且當(dāng)監(jiān)測機也在主動發(fā)送數(shù)據(jù)時將對被監(jiān)測線路造成干擾。防火墻方式雖然可以工作在100Mbps，但是被監(jiān)測線路受監(jiān)測機性能影響很大。Monitor方式雖然擁有此功能的交換機價格昂貴，但不會改變網(wǎng)絡(luò)拓撲，不對被監(jiān)測線路造成影響。

此次數(shù)據(jù)采集就是利用Bay350交換機的Monitor功能，將交換機上與通信學(xué)院連接的端口上進出的數(shù)據(jù)復(fù)制到監(jiān)測端口，達到監(jiān)測目的。據(jù)目前經(jīng)驗，平均流量在30M，用Monitor方式很難產(chǎn)生數(shù)據(jù)失真。

在監(jiān)測機上將網(wǎng)卡的全接收功能打開，它可以接收所有數(shù)據(jù)并存盤和分析。在精度與采樣時間之間要做出選擇。若采樣時間太長，硬盤不可能放下數(shù)據(jù)，也不可能分析完這么多數(shù)據(jù)；若采樣時間太短，也不能由樣本值反映正確的流量。采用5分鐘采一次樣值，每次采10秒，用按鍵精靈設(shè)置10秒的捕獲時間，5分鐘的間隔時間手動。這樣能夠保證較客觀反映網(wǎng)絡(luò)的流量又節(jié)約資源，實現(xiàn)精確采集。監(jiān)測機的性能也會對數(shù)據(jù)的接收產(chǎn)生影響。硬盤的讀取速度小于網(wǎng)絡(luò)速度。如果內(nèi)存做緩沖區(qū)時設(shè)的值太小，則會出現(xiàn)丟失數(shù)據(jù)情況。經(jīng)檢驗，設(shè)成16M可以滿足數(shù)據(jù)不丟失。

數(shù)據(jù)采集使用SNIFFERRPO軟件。SNIFFERPRO軟件主要用于網(wǎng)絡(luò)報文分析；可以監(jiān)測站點的數(shù)據(jù)、流量；監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的活動；分析并通過分析糾正網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)緩慢，出現(xiàn)的異常情況。

利用灰理論建立預(yù)測模型[5]

二、模型選擇與合理性分析

模型合理前提：此次采樣的數(shù)據(jù)可以在很大的概率上反映CERNET西南網(wǎng)點電子科大通信學(xué)院主網(wǎng)正確的流量。

灰建模是基于灰因白果規(guī)律，差異信息原理，平射原理的建模。

網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測符合灰因白果規(guī)律：采樣的數(shù)據(jù)是實際得到的值，是白果；造成變化的因素是不確定的，隱藏在數(shù)據(jù)關(guān)系里，是灰因。差異信息原理是：凡是信息必有差異，差異既是信息。網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的信息即是所得數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的特征就是差異。

圖2GM(1，1，D)方框圖

由于采樣值為等間隔，所以采用等間隔的GM模型。等間隔的模型大致分為定義型、白化型與幾種派生型。這里只需要分析定義型與它衍生出來的白化型GM(1，1，D)就可以（見圖2），分析派生型與分析定義型其實質(zhì)是一樣的。

灰建?？尚行约壉扰袛啵?/p>

級比平滑檢驗：

級比區(qū)雖然不在界區(qū)內(nèi)，但差距在10%控制范圍內(nèi)，落于可容區(qū)范圍，可以接受。

灰預(yù)測大致分為數(shù)列灰預(yù)測，拓撲灰預(yù)測，異常值灰預(yù)測，季節(jié)災(zāi)變灰預(yù)測，系統(tǒng)灰預(yù)測。由于級比落于可容區(qū)內(nèi)，所以，即使不能看作大慣性序列也絕不能當(dāng)成小慣性序列。所以，異常值灰預(yù)測不符合。顯而易見的，季節(jié)災(zāi)變與系統(tǒng)灰預(yù)測也不符合需要。拓撲灰預(yù)測相較于數(shù)列灰預(yù)測要復(fù)雜許多，并且它是主要用于數(shù)據(jù)落于可容區(qū)外的預(yù)測。所以，選用數(shù)列灰預(yù)測最符合網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的要求。

三、模型的建立

四、利用模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量

在一個穩(wěn)定運行的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，可以認為正常情況下，網(wǎng)絡(luò)的流量狀況是平穩(wěn)變化的?，F(xiàn)選取時刻3：10之后的網(wǎng)絡(luò)流量建立預(yù)測模型，最后用預(yù)測值與當(dāng)前時刻值的測量值進行比較。

原始序列為：x=(x(1)，x(2)，….，x(35))，限于篇幅這里不給出具體數(shù)值。

利用數(shù)列灰預(yù)測得到：

白化響應(yīng)式的精度：

因為白化響應(yīng)式是真正的微分方程(10)的解。通過灰微分方程得到的參數(shù)a與b代入真正的微分方程模型中可以獲得精度達到96.268％，表明微分方程(9)比較接近真正的微分方程(10)。可見，我們用序列建立近似微分方程的初衷基本達到。因此，對于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測來說，此模型是有效可行的。

五、結(jié)束語

本文利用灰理論建立了網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，并利用CERNET西南網(wǎng)點電子科大通信學(xué)院主網(wǎng)流量做了預(yù)測。實驗表明，該模型能夠較好的對此網(wǎng)點網(wǎng)絡(luò)流量進行預(yù)測。由于級比區(qū)不在界區(qū)內(nèi)，數(shù)據(jù)的跳變雖然在平滑范圍內(nèi)，但還是有一定的強度。下一步工作可以利用拓撲灰預(yù)測的原理將非單調(diào)圖F的基拓展成合適指數(shù)基做模型改進。因為事實上，數(shù)列灰預(yù)測實際上在是一種按等高線做的預(yù)測，而一般來說流量的走勢大致是成指數(shù)曲線的[6]。另外，可以針對灰理論須用在變化速度不快的情況，利用馬爾科夫預(yù)測法對此模型進行改進[7]。