最大Lyapunov指数实现局域网流量的预测

由于网络中存在复杂的非线性动力学特性,基于混沌理论,采用最大Lyapunov指数对局域网络流量序列进行预测分析,能够实现较早地预测出网络流量的突变特性。首先,采用相空间重构理论,并结合C-C算法将实际测试的流量时间序列投影到重构的相空间中。然后,计算其最大Lyapunov指数并对最大可预测时间进行了分析,同时对预测算法进行了研究。最后,对实际测试的局域网流量序列分别采用点预测和区间预测方法进行了分析。仿真结果显示,采用点预测方法对流量突变可以进行有效预测,突变越剧烈预测越准确;而采用区间预测可以有效预测流量的变化趋势,但不适用于广域网环境。进一步表明此方法能有效地利用所有数据信息进行预测,预测效果准确、可靠,可广泛的用于网络拥塞和网络攻击中。