Nelineární analýza a predikce síťového provozu

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá síťovým provozem a analýzou jeho vlastností. V této práci jsou rozebrány možnosti predikce síťového provozu pomocí FARIMA modelu, teorii chaosu s Lyapunovým exponentem a pomocí neuronových sítí. Největší pozornost byla věnována predikci síťového provozu pomocí neuronových sítí. V prostředí Matlab s využitím Neural Network Toolbox byly vytvořeny, natrénovány a otestovány rekurentní sítě pro predikci konkrétních druhů síťového provozu, který byl odchycen na lokální síti. K testování predikce síťového provozu byla vybrána Elmanova síť, LRN a NARX síť, dosažené výsledky byly diskutovány. Dále je v práci uvedena oblast využití schopnosti predikce síťového provozu, je zde uveden návrh systému pro dynamickou alokaci šířky pásma s konkrétním popisem jeho predikční části. V práci je také uvedeno možné využití navrhnutého systému pro dynamickou alokaci šířky pásma.This thesis deal with an analysis of network traffic and its properties. In this thesis are discussed possibilities of prediction network traffic by FARIMA model, theory of chaos with Lyapunov exponent and by neural networks. The biggest attention was dedicated to prediction network traffic by neural networks. In Matlab with using Neural Network Toolbox were created, trained and tested recurrent networks for prediction specific types of network traffics, which was captured on local network. There were choosed Elman network, LRN and NARX network to test the prediction of network traffic, results were discussed. Thesis also introduce area of application ability prediction of network traffic, there is introduce design of system for dynamic allocation bandwidth with particular description of its prediction part. Thesis also states possible use designed system for dynamic allocation of bandwidth.