一种基于历史记录的网络流量数据采样方法

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一种基于历史记录的网络流量数据采样方法
DOI:
                        
                    
作者:
                        张大方 沈永坚 黎文伟张大方 沈永坚 黎文伟

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基金项目:国家自然科学基金资助项目（60273070,60473031）

A Network Flow Data Sampling Method Based on History Memory

Author:

ZHANG Da-fang ,SHEN Yong-jian, LI Wen-wei
ZHANG Da-fang ,SHEN Yong-jian, LI Wen-wei

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通过将宏观网络流量的变化特征分解成为具有历史记忆特点的周期变化特征和具有随机变化特点的趋势变化特征，提出了一种基于历史记录的网络流量数据采样方法（NFDS—HM）．实验表明：NFDS-HM采样算法对实际网络流量曲线进行拟合的结果，在其所获得的样本数量比Poisson采样过程所获得的样本数量减少25％的情况下，其期望值失真率、方差失真率分别降低了16．4％和16.2％.

关键词:网络流量行为数据采样数据拟合 Poisson过程

Abstract:

By dividing the characteristics of network-flow change into the characteristic of network-flow history change with memory capability and the characteristic of network-flow current change with random,we proposed a method of based-flow self-adaptive gaining

Key words:network-flow characteristic ; data sampling ; fitting of data; Poisson process

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张大方沈永坚黎文伟.一种基于历史记录的网络流量数据采样方法[J].湖南大学学报：自然科学版,2005,32(6):

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