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网络流量自相似特性与预测研究的任务书

一、课题背景

随着信息技术的发展，网络已经成为了人们日常活动和工作的重要载体。

网络流量的自相似性是衡量网络性能的重要指标之一，它对于网络规划、

管理、优化以及攻击检测都有着重要的作用。而网络流量的预测则是网

络管理领域内的一个热门问题，它可以帮助网络管理人员更好地评估网

络的性能，并提前采取措施防止网络故障。

因此，本课题将研究网络流量的自相似特性和预测问题，以提高网络性

能和管理能力。

二、研究内容与要求

1.研究网络流量的自相似特性，深入探讨其特点、表现形式和分析方法；

2.研究网络流量的预测方法，探究时间序列预测、机器学习和深度学习等

技术在网络流量预测中的应用；

3.实现自相似特性和预测方法的算法，并应用于真实网络流量数据集中；

4.评估算法的性能，比较不同算法的优缺点，并提出改进方案。

三、实验设备与环境

1.计算机及操作系统：在Windows/Linux操作系统下进行研究和实验；

2.软件工具：需要使用MATLAB/R/Python等分析工具和算法库；

3.硬件环境：根据实验需要选择合适的CPU、内存、硬盘等硬件设备。

四、研究计划

1.第一阶段：调研阶段，了解网络流量自相似性和预测领域内的前沿研

究成果和技术。

2.第二阶段：数据采集和预处理阶段，收集不同类型的真实网络流量数

据集和进行预处理，为后续的分析和实验做准备。

3.第三阶段：流量自相似性分析阶段，综合运用统计、分析等方法，研

究网络流量的自相似性特征及其表现形式。

4.第四阶段：预测方法探索阶段，综合使用时间序列预测、机器学习

深度学习等技术，探究网络流量预测方法。

5.第五阶段：算法实现与性能评估阶段，实现自相似特性和预测方法的

算法，并在真实数据集上进行性能评估和比较，并提出改进方案。

6.第六阶段：论文撰写和答辩准备阶段，完成论文撰写和答辩准备工作，

准备答辩。

五、预期成果

1.一篇高水平、有创新性的学术论文；

2.实现了网络流量自相似性分析和预测算法；

3.比较不同算法的优缺点，并提出改进方案；

4.部分代码与数据集（如允许）。

六、经费预算

本课题的经费主要用于数据采集、实验设备购置、出差和学术交流等方

面，预计总计需要100,000元。

其中：

1.数据采集及处理：10,000元；

2.实验设备和软件购置：50,000元；

3.出差和学术交流：30,000元；

4.其他费用：10,000元。

七、研究人员

本课题需要4名研究人员，其中1名博士生，2名硕士生，1名本科生。

研究人员需要有较好的计算机技术和数学基础，有网络性能评估、机器

学习和深度学习等方面的研究经验者优先。

八、评估指标

本课题的主要评估指标包括：算法准确性、预测精度、运行效率、代码

复杂度等。