【摘 要】
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本文基于相空间重构理论,在高维相空间中对网络流量的宏观和微观特性进行研究分析.首先,提取网络流量的宏观非线性特征量,如关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,实现
【机 构】
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华东理工大学计算机科学系,清华大学智能技术与系统国家重点实验室
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本文基于相空间重构理论,在高维相空间中对网络流量的宏观和微观特性进行研究分析.首先,提取网络流量的宏观非线性特征量,如关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,实现了网络流量时序非线性动力学特性的定量分析.然后,通过对四种典型突发性流量模型的多重分形谱的计算,揭示了流量模型不同层次的行为特征,并给出了刻画突发性流量的有效微观参数.为进一步利用混沌动力学理论对网络行为的控制和建模奠定了基础.
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