导　　师： 杨文伟

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 随着internet技术和网络业务的飞速发展，用户对网络资源的需求空前增长，网络也变得越来越复杂。特别是各种网络设备的推陈出新，多种网络协议发展和网络服务的不断涌现，使得现代网络日益大规模化，异构化和复杂化。不断增加的网络用户和应用，导致网络负担沉重，网络设备超负荷运转，从而引起网络性能下降。所有这些导致了网络维护和管理难度的不断加大，传统的网络管理方式已不能满足大型复杂网络的管理需要。因此，寻找更为有效的管理途径，以确保现代网络的可用性、可靠性和服务质量，已成为一个迫切需要解决的问题。网络管理的一个重要发展趋势是向智能化方向发展。 为了建立一个高可靠性高质量的网络服务体系，就需要对网络的性能指标进行提取与分析，将网络性能进行改善和提高。因此网络性能评估极为重要，发现网络瓶颈，优化网络配置，并进一步发现网络中可能存在的潜在危险，更加有效地进行网络性能管理，是网络性能评估的主要目的。网络性能评估体系中往往含有非定量的因素，这给评估带来了很大的困难。因为评估体系的输入(各性能指标)和输出(网络性能)之间的关系并不一定是简单的线性关系，所以寻找评估体系的输入和输出的数学关系，建立一个合理的、科学的数学模型，将对网络性能的评估有着重要的意义，本文利用神经网络bp算法理论建立网络性能评估系统的数学模型，为网络性能评估体系的研究提供了有意义的参考价值。

关 键 词： 智能网络管理 神经网络 算法 网络性能评估 计算机网络

分 类 号： [TP393.07]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]