网络时延的混沌特性分析及预测

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1、第2o期计算机技术与发展Vo1．20No．42010年4月COMPLWERTECHNOL(X；YANDDEVELOPMENTApr．2010网络时延的混沌特性分析及预测曹庆璞，董淑福，罗赘骞(空军工程大学电讯工程学院，陕西西安710077)摘要：针对互联网的传输时延处于不确定状态的问题，从网络时延序列表现出的性质出发，将混沌理论引入对网络时延的特性分析。通过对实际网络时延数据的处理，计算验证了网络时延具有混沌特性。并提出了采用混沌一支持向量机回归模型对互联网络时延进行预测的方法，通过实例分析对该方法进行了验证。分析结果证明了混沌—支持向量机模型可以对网络时延

2、的变化趋势进行较为准确的预测，和BP神经网络回归预测相比，混沌—支持向量机对时延的短期预测具有更高精度。关键词：网络管理；时延；预测；混沌；支持向量机中图分类号：193．o6文献标识码：A文章编号：1673—629X(2010)04—0043—04ChaoticAnalysisandPredictionofInternetTime‘_。DelayCAOQing-pu，DONGShu～fu，LUOYun-qian(TelecommunicationEngineeringInstitute，AirForceEn~neeHngUniversity，Xi’all71

3、0077，China)Al~traet：AimingattheproblemofindeterminacyofIntemettime—delay，basedonitscharacter，theChaOStheory啪simplemented．Byanalyzingtheactualtime—delaydata．thevalidityofitschaoticcharacterwasdemonstrated．amethodoftime—delaypredictionUS—ingthechaos—supportvt0frrmchlne(SVM)modelwaspu

4、tforward，andthefeasibilityofthemethodwasvalidatedbypracticalappi．cation．Resultsoftheanalysisindictedthatthechaos—SVMmodelcouldpredictthechangtrendofnetworktime—delayaccurately．ComparedtotheBPneuralnetworkprediction，short—termpredictionusingthechfDs—SVMI／lodelhasahigheraeeurecy．Keyw

5、0rds：network~ement；time—delay；prediction；chaos；SVMO引言沌模型的相重构理论为支持向量机的输入维度确定提互联网的传输时延处于不确定状态，近年来，很多供了理论依据，尝试将混沌一支持向量机方法应用于学者为了解决互联网传输时延的问题进行了大量研时延的预测，并具体给出了这种方法的预测机理和实究。研究重点主要集中在两个方面，一是如何采取有现过程。最后通过仿真并与BP神经网络回归预测进效措施克服时延对系统动态性能的影响，如文献[1]提行对比，分析验证了该方法的有效性。出了一种动态时延补偿器来改善控制系统的动态性能。另一方面

6、是如何采取有效的预测方法对互联网传1混沌理论基础输时延做出精确的评估，如文献[2]提出采用AR模型1．1相空间重构和神经网络对时延进行预测，但神经网络的预测基于混沌L4J是指在确定性系统中出现的一种貌似无规大量的样本数据，存在推广能力差等缺陷。文献[3]提则的、类似随机的现象。研究表明一个混沌系统产生出采用支持向量机对网络时延进行分析和预测，但其的轨迹经过一定时期变化后，最终会做一种有规律的在预测时采用主观定阶的方法，这种定性方法对预测运动，产生一种规则的、有形的轨迹，这种轨迹在经过精度有着一定的影响。类似拉伸和折叠后转化成与时间相关的序列肘，呈现文中对网络

7、时延的混沌特性进行了分析，通过混出混乱的、复杂的特性。在实际应用中，判断一个系统的动态行为是否混沌，即是否有混沌吸引子，一般从两收稿日期：2009一O8—05；修回日期：2009一ll一18个基本特征上来判断：系统相空间中的吸引子是否具基金项目：国家综合业务网理论及关键技术开放基金(IsN一9—08)有自相似结构的分数维几何体；系统对于初始状态条作者简介：曹庆璞(1985一)，男，河北石家庄人，硕士研究生，研究方向为宽带通信网络性能分析；董淑福，博士，副教授，研究方向为网件是否敏感。混沌吸引子的分形维可以给出与系统有络安全管理与安全技术。关的重要信息。高于分

8、形维的下一个整数是为系统建·44·计算机技术与发展第