[发明专利]一种网络流量动态预测系统在审

专利信息
申请号: 201911369907.4 申请日: 2019-12-26
公开(公告)号: CN111130890A 公开(公告)日: 2020-05-08
发明(设计)人: 黄永权;李锦基;李明东;田华雨;曾洋林 申请(专利权)人: 深圳市高德信通信股份有限公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L12/26;G06N20/10
代理公司: 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 代理人: 侯蔚寰
地址: 518000 广东省深圳市罗湖区东门街道深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 网络流量 动态 预测 系统
【说明书】:

发明公开了一种网络流量动态预测系统,包括:流量预测中心、互联网、中间服务器和流量采集终端;所述流量预测中心,根据已有的流量数据预测出未来时间段内网络流量的可能情况,所述互联网,用于对流量预测中心内的相关数据信息及时的向外发布,所述中间服务器,用于收录各个流量采集终端所采集的网络流量数据,所述流量采集终端,用于采集各个时段下的网络流量实时数据。本发明中,该网络流量动态预测系统采用多节点分布式的网络流量采集方式,可以采集不同时段下的网络流量动态实时数据,并通过数学模型对动态网络流量数据进行精准预测,可以获取最符合网络流量的发展趋势的预测数据,提供给用户网络流量相应的数据基础。

技术领域

本发明涉及网络流量预测技术领域,尤其涉及一种网络流量动态预测系统。

背景技术

网络流量对网络管理、流量工程、网络监控、路由优化和网络测量活动非常重要,网络流量,特别用于端到端网络流量,表示网络用户和网络设备活动的行为特征,建立能够准确刻画及预测网络流量的特征及趋势的组合预测系统,不仅为网络性能的分析和评价提供具有实践意义的方法,而且为基于流量特征所进行的异常检测、攻击应对等提供理论依据和实践指导,具有良好的应用前景。

现有的网络流量预测系统通常只能够对单一特定节点下采集的网络流量数据进行分析和简单预测,无法对不同时段下的动态实时网络流量进行全面化的分析预测,从而不能够及时准确的获取动态网络流量未来时间段下的可能趋势情况,导致用户无法在第一时间做出最佳的应对措施。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种网络流量动态预测系统。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种网络流量动态预测系统,包括:流量预测中心、互联网、中间服务器和流量采集终端;

所述流量预测中心,作为网络流量的统计和预测后台,用于对所采集的网络流量和动态的实时网络流量进行分析,并根据已有的流量数据预测出未来时间段内网络流量的可能情况;

所述互联网,作为连接外界网络的传输桥梁,用于对流量预测中心内的相关数据信息及时的向外发布,提供给第三方对网络流量进行实时的监管和预警;

所述中间服务器,作为网络流量的存储设备,用于收录各个流量采集终端所采集的网络流量数据,并对网络流量数据进行系统化的分类,形成流量数据包向上传递;

所述流量采集终端,作为网络流量数据的采集设备,用于采集各个时段下的网络流量实时数据。

作为上述技术方案的进一步描述:

所述流量预测中心包括流量挖掘模块、流量分析模块和流量预测模块;

所述流量挖掘模块用于挖掘采集网络流量当中潜在的深层次流量数据,获取网络流量的全部数据信息;

所述流量分析模块用于分析网络流量数据中存在的关联数据链信息,获取网络流量的全部节点信息;

所述流量预测模块用于根据已采集的网络流量数据,采用模型预测的方式预测未来时间段内的网络流量可能发生的情况。

作为上述技术方案的进一步描述:

所述流量预测模块的预测模型采用支持向量机的模型进行预测,且支持向量机模型选用高斯核函数进行计算预测。

一种网络流量动态预测方法,包括以下步骤:

S01:数据预处理,对原始收录的网络流量数据进行预处理,使得原始数据整合到合适的区间范围之内;

S02:粗选回归参数,运用验证的方式,粗略选择原始数据的回归参数;

S03:精选回归参数,在粗略选择的基础上,再对原始数据进行精细选择,获取回归的最佳参数;

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