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基于神经网络的网络流量预测研究的开题报告
1.研究背景与意义
网络流量预测是网络运维中的一个重要问题，对于提高网络可靠性和性能优化有着重要的作用。当前，网络流量预测主要基于机器学习和统计学方法，但是它们往往需要大量的工程经验和特征工程，并且预测精度有限。鉴于此，基于神经网络的网络流量预测开始受到学术界和产业界的广泛关注，该方法可以自动提取有用的特征且预测精度更高。因此，本文将研究基于神经网络的网络流量预测方法，探讨其在网络运维中的应用，提高网络运作效率和可靠性。
2.研究内容与方法
本文将研究基于神经网络的网络流量预测方法，主要包括以下几方面内容：
（1）建立神经网络模型进行网络流量预测；
（2）采集网络流量数据集；
（3）设计实验方案，比较神经网络与机器学习方法和统计学方法在网络流量预测上的差异；
（4）在实际网络运维中应用神经网络预测模型，验证其可行性和预测精度。
本文将采用文献调研和案例分析的方法，收集文献和实验数据集，利用Python编程实现神经网络预测模型，比较预测精度和时间效率，在实际网络运维场景中进行应用验证。
3.预期研究成果
本文将探究基于神经网络的网络流量预测方法的优势和不足，从此建立相应的网络流量预测模型。预计结果将包括：
（1）设计并优化基于神经网络的网络流量预测模型，并在数据集上进行验证；
（2）在实际网络运维中应用该模型，验证模型预测精度和时间效率；
（3）与机器学习和统计学方法进行比较和分析，探讨各类方法的优劣；
（4）总结并提供具有可操作性的网络流量预测模型指导书。
4.研究难点及解决方案
网络流量预测模型涉及到多个领域，其中最主要的一点是神经网络模型的构建和优化。预计会遇到以下难点：
（1）数据集的采集和清理，依赖于实际网络环境；
（2）神经网络模型的选型和参数调整；
（3）预测精度的评价指标的选择；
（4）实际应用过程中的系统稳定性和可解释性问题。
为了解决这些难点，本文将结合实际情况和理论分析，进行综合考虑和优化，提高网络流量预测精度和时间效率。
5.研究进度计划
近期计划：搜集文献，学习神经网络预测模型的基本知识。
中期计划：设计数据采集方案，实现神经网络预测模型，进行实验并优化。
后期计划：在实际网络运维中应用神经网络预测模型，比较实验结果和理论预期，总结成果并撰写论文。
6.参考文献
[1]X.Liang,etal.NeuralNetworkBasedTrafficFlowPredictionwithBigTrafficData.JournalofTrafficandLogisticsEngineering,2019.
[2]M.Zhang,etal.HybridModelwithCNNandRNNforTrafficFlowPrediction.JournalofTrafficandLogisticsEngineering,2019.
[3]F.Li,etal.DeepNeuralNetworksforTrafficFlowPrediction:ASurvey.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2019.