| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 课题来源 | 第16-17页 |
| 第2章 网络流量特性分析、S变换和压缩感知 | 第17-29页 |
| 2.1 网络流量特性分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 自相似性 | 第17-19页 |
| 2.1.2 多分形性 | 第19页 |
| 2.1.3 长短相关性 | 第19-20页 |
| 2.1.4 周期性和混沌性 | 第20-21页 |
| 2.2 s变换 | 第21-23页 |
| 2.2.1 s变换定义 | 第21-23页 |
| 2.2.2 s变换特性 | 第23页 |
| 2.3 压缩感知 | 第23-25页 |
| 2.3.1 压缩感知定义 | 第24页 |
| 2.3.2 测量矩阵的性质 | 第24页 |
| 2.3.3 重构算法的选择与设计 | 第24-25页 |
| 2.4 网络流量预测问题描述 | 第25-26页 |
| 2.5 仿真数据来源 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于一维广义S变换和压缩感知的网络建模与预测算法 | 第29-45页 |
| 3.1 一维广义s变换 | 第29-30页 |
| 3.2 IPFP算法 | 第30-32页 |
| 3.3 模型和算法介绍 | 第32-37页 |
| 3.3.1 低频部分预测模型 | 第32-35页 |
| 3.3.2 高频部分预测模型 | 第35-36页 |
| 3.3.3 算法步骤 | 第36-37页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第37-44页 |
| 3.4.1 仿真环境及参数 | 第37-38页 |
| 3.4.2 预测结果分析 | 第38-40页 |
| 3.4.3 预测误差比较 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于二维广义S变换和压缩感知的网络建模与预测算法 | 第45-59页 |
| 4.1 二维广义s变换 | 第45-46页 |
| 4.2 模型和算法介绍 | 第46-51页 |
| 4.2.1 平稳部分预测模型 | 第46-48页 |
| 4.2.2 波动部分预测模型 | 第48-49页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第49-51页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 仿真环境及参数 | 第51页 |
| 4.3.2 预测结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3.3 预测误差比较 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于二维正交S变换和压缩感知的网络建模与预测算法 | 第59-71页 |
| 5.1 二维正交s变换 | 第59-60页 |
| 5.2 模型和算法介绍 | 第60-64页 |
| 5.2.1 平稳部分预测模型 | 第60-61页 |
| 5.2.2 波动部分预测模型 | 第61-63页 |
| 5.2.3 算法步骤 | 第63-64页 |
| 5.3 仿真结果及分析 | 第64-70页 |
| 5.3.1 仿真环境及参数 | 第64-65页 |
| 5.3.2 预测结果分析 | 第65-67页 |
| 5.3.3 预测误差比较 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第85-87页 |
| 附录 | 第87-92页 |
| 第三章 证明部分 | 第87-91页 |
| 第五章 证明部分 | 第91-92页 |
