流量模型

摘要： 当前的工业以太网协议通信异常检测方法无法分析通信信号传输特征,导致传统方法出现检测误差大、适应度低以及检测覆盖率低的问题。为此,提出工业以太网Powerlink协议通信周期约束异常检测方法。采用主成分分析算法构建工业以太网的通信流量模型,分析通信信号的传输特性。通过卡方检测方法在通信流量模型基础上提取工业以太网Powerlink协议通信特征,结合PSO算法和SVM算法构建异常检测模型,将提取的Powerlink协议通信特征输入异常检测模型中,实现工业以太网Powerlink协议通信的周期约束异常检测。仿真实验结果表明,所提方法的检测误差小、适应度高、检测覆盖率高。实验验证了所提方法具有理想的应用性能,为相关领域提供可靠研究依据。

摘要： 为了刻画虚拟现实(VR)全景视频的传输流量需求,针对时空切片传输模式,首先,基于VR全景视频观看数据集,对传输流量评估与空间切块方式和时间分段方式之间的关系进行仿真。然后,基于仿真结果,对VR全景视频的传输流量进行统计建模,建立传输流量与空间切块数量和时间分段长度之间的函数关系。最后,基于得到的传输流量模型,提出一种VR全景视频时空切片方式的嵌套优化方法,其外层对空间切块数量进行遍历寻优,内层直接计算最优的时间分段长度。研究和仿真结果表明,传输流量近似服从正态分布,其均值和方差与时空切片方式有关;通过对不同类型的视频分别进行传输流量统计建模,基于所建立的流量模型优化得到的时空切片方式与通过仿真搜索得到的最优切片方式性能接近。

摘要： 针对目前乳胶厂在后硫化中工艺中高温高湿的工作环境和效率低等特点,研发了医用手套后硫化负压抽吸的固液分离技术,同时利用该技术设计了固液分离装置.首先,应用谢才公式介绍了该装置的工作原理及相关设计参数;其次,通过试验分析研究了影响流量的主要影响因素,并建立抽料管管径、负压值、手套密度之间的数值关系,为固液分离装置的设计提供了最佳工作参数,达到了后硫化的医用手套从硫化池中分离到干燥箱中的目的,同时为固液分离装置的设计提供数据参考和设计依据.

摘要： 针对油井分层注水流量调度问题,依据油井注水层段流量以及压力关系,建立双层注水流量调度模型,并提出求解的免疫粒子群优化算法。算法设计中,将免疫优化中浓度调节机制引入到粒子群优化中,增强种群的多样性;通过设计动态调节惯性权重和学习率因子的规则,增强粒子的全局开采能力。数值实验结果表明,所建立的双层注水流量调度模型是有效的;获得的算法能根据油井注水层段配注量的需求,较为准确地计算油井层段水嘴的开度值,使注水偏差量较小及注水量能达到配注的要求;该模型和算法对油井智能注水具有一定的应用潜力。

摘要： 准确快速检测智能变电站通信网络异常流量是发现系统异常、实现安全态势感知和主动防御的关键技术,对保证智能电网安全稳定运行有着重要意义.文中提出了基于时-频域混合特征的智能变电站通信网络异常流量检测新方法.首先,设计了基于分形自回归积分滑动平均(FARIMA)流量模型和小波包分析方法的流量频域特征提取方法,并结合电力信息流时域特征构建时-频域混合特征集.进而,采用人工蜂群优化的支持向量机算法进行异常流量辨识.最后,基于某110 kV变电站的站内实际网络流量和CIC DDoS2019数据集、KDD99数据集进行仿真,结果表明所提算法对网络异常流量识别有更低的误判率和漏检率.

摘要： 主流背景流量生成方法有导入互联网实际流量法以及利用网络测试仪器生成法等,但是这些方法均较少关注流量的时空分布与业务流量细节分布,无法实现流量的深度模拟.为此,提出一个针对Web业务系统的基于LoadRunner的业务背景流量生成系统.该系统采用可扩展脚本机制、基于容器的分布式流量生成器阵列部署方式、地址修改机制、ON/OFF模型流量时间分布控制、检查与反馈机制等方法,实现了大规模逼真背景流量的生成,同时,还实现了内容异构、按需扩展、时空概率分布控制与自适应调节等特性.对以论坛网站为被测业务系统的实例进行验证,结果表明,实例测试生成的流量基本满足背景流量的时空特性,并在其他特征上符合预定设置,验证了系统设计的可行性.

摘要： 建立了锥型溢流阀的溢流流量模型,建立了包含瞬态液动力和稳态液动力的溢流阀动态特性模型.基于此,利用Routh-Hurmitz方法推导出了锥阀系统的溢流稳定条件.通过实验对比研究验证了所建模型的正确性.分析了锥型溢流阀的设计参数对阀系统动态特性的影响,并用灵敏度分析获得了影响最显著的参数是液流控制体的直径D.结果表明:所建立的模型可以很大程度地捕捉溢流系统的真实动态特性,所建立的稳定判定条件可以作为设计阀的有利依据.

摘要： 城域网承载着家庭宽带、互联网电视、互联网专线、话音等众多业务,随着视频业务的迅猛发展,城域网面临设备容量不足、上联带宽不足等诸多问题,对城域网业务流量模型进行分析研究,提前规划网络容量等对运营商后期的业务发展是至关重要的,也是当前研究的重点.本文对某地市现网业务及流量情况做了分析研究,结合业务发展趋势,预测未来2年家庭宽带、互联电视等流量模型,指导城域网建设.

摘要： 本文基于4G网络负荷指标和相关数据提出了现网4G业务模型,以用户体验速率和小区流量构建了基于用户感知的网络负荷模型,根据流量和体验的变化率寻优,实现了网络负荷、利用率、流量、用户数之间的最优配置关系,为平衡流量增长和网络承载能力之间的矛盾提供了参考依据.

摘要： 本文基于半马尔可夫流量转移算法,根据综合传感网业务层流量的实际情况,建立了面向业务分级的分时混合用户流量模型.针对视觉、听觉业务流量模型,进行了仿真分析,验证了该模型.结果表明,基于该流量模型可在不同业务分级和服务等级实现低丢包率与延时.

摘要： 加快推进光纤接入网建设已经成为电信运营企业发展和网络转型的一项重大举措.FTTH接入方式在带给用户高带宽体验的同时,也对运营商的网络建设提出了更高的要求,而合理配置OLT的上联带宽,可以避免不必要的投资浪费,为运营商节省不小的网络开支.所以,准确估计未来计划新建OLT节点的峰值流量变得尤为重要,这依赖于根据现网成熟OLT节点的抽样数据建立可靠的流量模型.

摘要： 延长气田通过3年的试采,发现部分气井井筒积液,油套压下降快,产气量降低,有的甚至停产,急需准确预测井筒积液情况,为下一步气井实施排水采气措施提供保障.分析了气井井筒积液诊断方法,利用压深曲线诊断法,并结合延长气田试采井流压测试资料,对31口试采井45组数据进行了井筒积液诊断.并用四种常见的气井井筒携液临界流量模型进行预测,最高准确率为68.89％.结合延长气田井筒积液情况和井筒携液临界流量模型特征,提出适合延长气田的气井井筒携液临界流量模型,预测准确率高达95.56％,能够满足延长气田气井井筒积液预测.

摘要： 本文介绍了WWW流量模型的建立方法和过程,得到了WWW流量模型的数学表达式,V-=1—2—Vmax+c—8k~v~。其中，Vmax为用户申请的上网带宽，该数值随着当前“宽带提速”工程的进行而不断提高，所以Vmax为变量，而c，k~，v~均为常数。最后通过实例对该模型进行了验证。

摘要： 通过对爱立信Gb over IP流量模型的分析，我们可以清晰的掌握爱立信BSC Gb的流量走向和冗余保护机制。这将有助于今后爱立信BSC GbIP的维护和故障处理。

摘要： 交换局的割接是网络建设重组中经常遇到的问题,本文以关口局割接中遇到的问题为线索,说明了割接方案,提出了割接话务流量模型,并以此为依据给出了过桥中继负荷的计算方法,较好地解决了实际中遇到的问题。

摘要： 就大视频业务(4K、8K、VR等)的高流量、高并发、高感知等特性,对承载高带宽、低时延的大视频业务网络的关键技术进行研究.

摘要： 就大视频业务(4K、8K、VR等)的高流量、高并发、高感知等特性,对承载高带宽、低时延的大视频业务网络的关键技术进行研究.

摘要： 就大视频业务(4K、8K、VR等)的高流量、高并发、高感知等特性,对承载高带宽、低时延的大视频业务网络的关键技术进行研究.

摘要： 就大视频业务(4K、8K、VR等)的高流量、高并发、高感知等特性,对承载高带宽、低时延的大视频业务网络的关键技术进行研究.

摘要： 本申请提供一种流量检测模型的训练方法、流量检测方法、装置及设备，涉及信息安全技术领域。该流量检测模型的训练方法通过利用两个分支网络来分别预测加密信息和异常流量，这样可以使得异常流量的预测不依赖于加密信息的预测结果，即使加密信息的预测结果错误也不会对异常流量的预测产生直接影响，而是会通过模型训练使得多任务联合优化，进而提高异常流量检测的精度。

摘要： 本发明公开的基于钟形口流量管速度分布模型的空气流量测量方法，属于航空发动机进气流量测量领域。本发明实现方法为：根据管内速度分布模型确定试验中测量截面上压力测量耙的布点范围，再对测量截面上进行少数点的数据测量，得到管内完整的速度分布模型，对得到的管内完整速度分布模型进行积分计算，得到管内的空气流量，实现对航空发动机进气流量测量。本发明将管内速度分布模型划分为常数段、线性段、对数段，针各段速度分布特点，分段选取用于标定管内速度分布模型的测量截面上压力测量耙的布点范围及布点数量，实现测点精准布设，并能够减少测点数量，在保证对航空发动机进气流量测量精度的前提下，提高流量测量精度和测量效率。

摘要： 本公开提供了一种流量分发模型的训练方法，可以应用于金融领域和人工智能领域。该流量分发模型的训练方法包括：获取初始样本数据集，初始样本数据集中的初始样本包括用户信息以及与用户信息对应的历史流量分发信息；基于初始样本数据，根据预设规则生成训练样本数据集，训练样本数据集中的训练样本包括用户特征数据以及与用户特征数据对应的历史流量分发数据，训练样本数据集还包括与训练样本对应的标签信息，标签信息表征历史流量分发成功结果；利用训练样本数据集训练待训练的流量分发模型，得到训练完成的流量分发模型。本公开还提供了一种流量分发方法、流量分发模型的训练装置、流量分发装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本申请提供了一种流量数据库构建方法和流量检测模型训练方法，其中，该方法包括：获取流量数据集，所述流量数据集中的每一组流量数据包括：多类型日志；根据所述流量数据集中的流量数据的多类型日志，确定出聚合数据集；对所述聚合数据集中的各聚合数据进行特征提取，以形成特征数据集；对所述特征数据集进行分类处理，以得到多类特征数据集；基于所述多类特征数据集，构建特征数据库，所述特征数据库中的特征数据用于训练流量检测模型。

摘要： 本发明公开了一种线上信贷产品的流量分发模型训练方法和流量分发方法，流量分发模型训练方法包括：获取历史资方信贷数据；以资方的流量占比为决策变量，以平台收益最大化为目标变量，利用预设的资方收益模型，建立流量分发最优化模型；以所述流量占比大于等于第一阈值小于等于第二阈值为约束条件，将所述历史资方信贷数据输入到所述流量分发最优化模型进行训练，以得到目标流量分发最优化模型。本发明的流量分发模型训练方法，综合考虑了流量转化效率、平台收益、资方风险收益三方面的信息，实现了流量的有效合理分配，有效平衡了资方收益和平台收益的关系，有利于在平台与资方之间建立起长久互惠合作，实现用户、资方、平台三方利益最大化。

摘要： 本发明提供了一种流量预测方法、流量预测模型建立方法和存储介质，包括：获取第一特征值序列和预测时间步长，第一特征值序列根据第一时间段和与第一时间段对应的第一网络流量值得到；将第一特征值序列和预测时间步长输入至流量预测模型以得到在预测时间步长之内的网络流量预测值，流量预测模型由深度自回归模型根据训练集数据训练得到，训练集数据包括多个小区标识信息、与各个小区标识信息对应的多个第二时间段以及与第二时间段一一对应的第二网络流量值。本发明采用深度自回归模型进行训练，由于深度自回归模型能够很方便地纳入额外的特征，并且能够更精确地对小区未来的网络流量进行预测，因此，本发明实施例能够提高网络流量预测的准确度。

摘要： 本发明公开的基于钟形口流量管速度分布模型的空气流量测量方法，属于航空发动机进气流量测量领域。本发明实现方法为：根据管内速度分布模型确定试验中测量截面上压力测量耙的布点范围，再对测量截面上进行少数点的数据测量，得到管内完整的速度分布模型，对得到的管内完整速度分布模型进行积分计算，得到管内的空气流量，实现对航空发动机进气流量测量。本发明将管内速度分布模型划分为常数段、线性段、对数段，针各段速度分布特点，分段选取用于标定管内速度分布模型的测量截面上压力测量耙的布点范围及布点数量，实现测点精准布设，并能够减少测点数量，在保证对航空发动机进气流量测量精度的前提下，提高流量测量精度和测量效率。

摘要： 本申请实施例提供了一种车流量预测模型训练和车流量预测方法、装置及电子设备，获取路口的历史过车数据和各历史信号周期，根据历史过车数据中路口车辆的历史过车时间，计算同一车辆先后两次过车的时间间隔，并根据多个时间间隔在预设时间区间内的分布情况，确定该车辆对应的去重时间阈值，对历史过车数据中同一车辆先后两次过车的时间间隔小于该车辆对应的去重时间阈值的待去重历史过车数据进行去重处理，得到更新的历史过车数据，根据更新的历史过车数据，分别统计各历史信号周期内的车流量，基于各历史信号周期内的车流量，训练车流量预测模型。本方案提升了车流量预测模型的精度和车流量预测的准确性。

摘要： 本公开提供了一种流量分发模型的训练方法，可以应用于金融领域和人工智能领域。该流量分发模型的训练方法包括：获取初始样本数据集，初始样本数据集中的初始样本包括用户信息以及与用户信息对应的历史流量分发信息；基于初始样本数据，根据预设规则生成训练样本数据集，训练样本数据集中的训练样本包括用户特征数据以及与用户特征数据对应的历史流量分发数据，训练样本数据集还包括与训练样本对应的标签信息，标签信息表征历史流量分发成功结果；利用训练样本数据集训练待训练的流量分发模型，得到训练完成的流量分发模型。本公开还提供了一种流量分发方法、流量分发模型的训练装置、流量分发装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本公开提供了客流量预测模型的训练方法和客流量的预测方法和装置，涉及包括深度学习的人工智能技术领域。具体实施方式包括：获取地区中目标地点对应的训练样本，其中，训练样本包括历史客流量信息和待预测时间段的真实客流量信息，历史客流量信息和真实客流量信息分别为客流量预测模型的输入和目标输出；根据训练样本中的输入和目标输出，对客流量预测模型进行训练，得到训练后的客流量预测模型。本公开可以实现训练客流量预测模型，让训练后的模型实现通过历史客流量信息，预测出待预测时间段的客流量信息。