基于递归率REC特征的网络流量相空间重构监测
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1002-137X.2013.11.010

基于递归率REC特征的网络流量相空间重构监测

引用
传统上对网络流时间序列分析多采用线性分析方法,没有充分利用到网络流客观存在的非线性特征息,从而使数据分析能力受限.提出了基于定量递归分析递归率REC特征的网络流量相空间重构监测模型,基于相空间重构和递归图分析,设计了网络流量的REC递归率的定量递归特征作为网络流量序列分析的数据支撑.使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取流量序列的相空间重构的关键参数,利用递归图中有规律的点线检验网络总出口流量的确定性和可预测性,利用REC特征监测网络流量序列的异常流量和特性进行分析.仿真实验表明,网络流量序列的定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,精度较传统特征统计方法提高19%以上,采用REC递归率特征对异常流量序列的预测预报监测准确率为99.7%,比采用传统的其它非线性递归特征提高了13.2%,展示了算法在网络流量和非平稳数据序列分析中的优越性能.

网络流量、递归率、相空间重构、递归图

40

TP393(计算技术、计算机技术)

中央高校基本科研业务费专项基金项目12NZYQN27

2013-12-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

48-51

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

40

2013,40(11)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn