31、数据流量建模与远程统计学习的探索

数据流量建模与远程统计学习的探索

1. 数据流量建模分析

在数据流量建模方面，采用了特定的方法进行分析。具体使用了由 Weka 系统实现的 EM 聚类算法以及数学流量建模。数学建模主要用于估计数据流量的自相似性，这通过启发式图形方法来完成，包括 R/S 图、方差 - 时间图、IDC 图和周期图。

1.1 分析过程

分析严格针对 18:00 至 21:00 的 3 小时时间段进行，同时也涵盖了一整天的数据。整个分析遵循一个既定的流程，以平台内执行的操作数据和传输的字节数作为输入，最终输出赫斯特参数的估计值。

1.2 赫斯特参数结果

计算得到的赫斯特参数值非常理想。所有计算结果均显示该参数值高于 0.7，许多甚至高于 0.8，这表明数据流量具有良好的自相似性水平。

下面通过表格展示不同时间段赫斯特参数的大致范围：
| 时间段 | 赫斯特参数范围 |
| ---- | ---- |
| 18:00 - 21:00 | > 0.7（多数 > 0.8） |
| 全天 | > 0.7（多数 > 0.8） |

1.3 分析流程 mermaid 图

graph LR
    A[输入操作数据和字节数] --> B[数学流量建模]
    B --> C[启发式图形方法分析]
    C --> D[计算赫斯特参数]
    D --> E[输出赫斯特参数估计值]

2. 远程统计学习研究