网络流量建模有着广泛的应用。在本文中，我们提出了网络传输点过程(NTPP)，这是一种 概率深层机制 ，它可以模拟网络中主机的流量特性，并有效地预测网络流量模式，如负载峰值。现有的随机模型依赖于网络流量本质上的自相似性，因此无法解释流量异常现象。这些异常现象，如短期流量爆发，在某些现代流量条件下非常普遍，例如数据中心流量，从而反驳了自相似性的假设。我们的模型对这种异常具有鲁棒性，因为它使用时间点流程模型有效地利用了突发网络流量的自激特性。 在从网络防御演习(CDX)、网站访问日志、数据中心流量和P2P流量等领域收集的7个不同的数据集上，NTPP在根据几个基线预测网络流量特性(从预测网络流量到检测流量峰值)方面提供了显著的性能提升。我们还演示了我们的模型在缓存场景中的一个应用程序，表明可以使用它来有效地降低缓存丢失率。
对新型网络应用和系统的需求日益增长， 使得网络流量行为更加复杂和不可预测 。例如，在数据中心网络中，流量微爆发源于应用程序[1]的突然流行，而在副本[2]间的信息同步过程中产生的大象流会在骨干网络上造成临时的负载不均衡。另一方面，由于不同的终端用户活动模式[3]，诸如多媒体流媒体和视频会议等流量密集型应用导致了蜂窝网络和移动网络上的巨大流量差异。这种流量差异影响最终用户应用程序[4]的体验质量(QoE)。此外，随着基于Internet小型计算机系统接口(iSCSI)的分布式存储[5]和物联网(IoT)应用[6]的大规模地理分布式云存储同步的迅速普及，网络流量变异性成倍增加。各种安全攻击，如分布式拒绝服务攻击(DDoS)，加剧了流量模式预测[7]的假阴性问题。 由于应用范围的多样化，短期和长期的流量爆发在各种类型的网络中都很常见；因此，研究人员探索了不同的 基于突发周期性假设 的流量突发预测技术，如 流量矩阵[8]的部分可预测性 、 张量补全方法 [9]等。然而，最近网络流量的高度不均匀性 使这种流量突发周期性的假设失效，并导致了明显的流量差异和多重分形流量变化 ，这需要单独的检测工作。这种交通差异和多重分形的例子包括数据中心或或ISP骨干[11]网中流量的突发峰值(微突发)[10]、多媒体应用的流量(如视频流媒体)[12]、存储同步[13]、恶意或攻击流量(例如物联网设备中的DDoS攻击)[7]。因此，需要开发一个流量事件预测模型，该模型可以捕获诸如流量突发、突发峰值、主机带宽使用的意外跳变等流量差异和多重分形流量变化。 在这项工作中，我们旨在 将差异性和可变性检测集成到网络流量建模中 ，从而为高度异常的网络流量提供统一的模型。为此，我们按照单独的网络主机（例如数据中心服务器或终端用户设备）的传输特性来分解流量预测问题，在此我们着重于总网络带宽的份额每个主机使用的时间，称为给定时间的“优势”。为此，我们提出了网络传输点过程（NTPP），它是一种基于时间点过程机制的深度概率机制。 NTPP首先使用 循环标记时间点过程 （RMTPP）表征主机突发流量产生的事件[14]，该过程结合了主机的影响以根据可用带宽转发流量突发。此外，我们使用一组学习来对任意给定时间内对网络中不同主机进行排序的模板进行 排序 ，从而对不同主机之间的争用进行建模，其中主机的排序由其生成的通信量决定。这些模板提供了各种方法来评估一对主机的相对顺序，这些顺序是由它们的争用过程引起的。这些措施，连同底层的包传输过程，确保在整个时间窗口内主机之间的正确排序。为了了解传输动态以及排名的变化，我们将给定主机的观测传输时间的似然性最大化，并结合学习对模板进行排名的其他措施进行统一。这种额外的小工具使我们的模型能够预测意外的峰值，带宽使用量的跳跃，否则很难追踪（实验着重证明了这一点）。 我们根据来自不同域的 七个 真实数据集上的几个最新基准评估了我们的系统，这些数据集可能会显示异常流量。其中四项是从各个组织进行的网络防御演习中获得的，一项是从网站访问日志（1998年世界杯Web服务器）获得的，另一项是从数据中心流量的获得的，另一项是从BitTorrent网络获得的。我们观察到，在预测主机流量方面，NTPP的平均性能比最具竞争力的基准好11％，而在检测主机带宽消耗的突然跳升或峰值时，NTPP的预测精度提高了约25％。我们还使用基于NTPP的模拟器实现了下游缓存应用程序，并且观察到缓存未命中率降低了约10％。 贡献 ： (1) 复杂包传输过程建模 ：我们设计了NTPP，这是一个多主机网络流量动态的非线性随机模型，能够准确地捕捉到包传输过程中攻击性跳跃和不规则行为的存在。此外，与现有的离散时间流量模型(如[9]、[15])相比，我们使用了时间点过程的连续时间特性。 (2) 主机间的争用建模 ：我们的NTPP方案利用了[16]中提出的产品竞争建模思想，将丰富的学习文献与网络流量建模联系起来，对[17]其进行排名。 (3) 预测能力 :NTPP不仅具有理论基础，而且具有实践效果。我们的模型能够比几种最先进的基准更有效地预测分组传输动态。此外，嵌入式鉴别模块有助于实时估计带宽消耗的突然变化，这是一个至关重要的实际挑战，所有基准都无法追踪。 (4) 下游应用 ：我们演示了NTPP在下游缓存场景中的应用，突出了它的实用性。现有的原始内容缓存由于突发的流量而存在较高的缓存丢失率，而我们的模型支持的智能内容缓存通过根据不同主机的预测流量为它们保留不同数量的内存空间来实现更好的性能。
从历史上看，大量的工作集中在从各种不同的角度对万维网流量进行建模，使用各种分布模型，如泊松、帕累托、威布尔、马尔科夫和嵌入式马尔科夫、ON-OFF等。随着互联网的发展和各种Web服务的引入，提出了更复杂的模型，如马尔科夫调制泊松过程[19]、马尔科夫调制流体模型[20]、自回归模型[21]、流量矩阵[8]的部分可预测性、张量补全方法[9]等。然而， 这些模型只能捕获特定类型的网络事件，而不能泛化为捕获Internet流量中的不同流量差异和变化 。在另一个独立的线程中，研究人员将互联网流量爆发建模为一种显示自相似性[22]的现象。然而，许多工作23]，[24]也质疑“自相似性”的假设，特别是在互联网骨干网中，从多个来源的流量会得到多路复用。 随着大规模数据中心、基于物联网的平台、蜂窝网络和移动网络、信息中心网络等领域的出现，互联网流量的性质发生了巨大变化。因此，出现了各种领域特有的模型，如数据中心[15]的流量微突发预测、流量异常检测[25]、物联网流量表征[26]、互联网社交事件预测[27]等。此外，由于网络流量在不同的差异和变化下具有不同的性质，最近的一些工作探索了基于机器学习的技术来预测流量模式[12]、[28]、[29]中的不同事件、异常和不一致性。然而， 这种预测模型是针对特定的网络系统设计的，缺乏通用性 。
在本节中，我们将制定NTPP，即所提出的模型(参见图1)，该模型捕获了网络流量动态的两个主要组成部分—(i)集体包传输机制和(ii)多个主机之间的争用。在一开始，NTPP是由一种基于点过程的深层概率机制驱动的——点过程是一种特殊类型的随机过程，它自然地捕获了连续数据包到达背后的机制。此外，它还包含一个判别模块，该模块包含一系列对函数[17]进行排序的学习，专门设计用于建模主机间争用过程。接下来，我们将从时间点过程的概述开始，详细描述它们，然后描述学习和预测动态的方法。
发表100余篇，代表性论文主要有：1． 李海青参加“引进化肥装置试生产总结” 化工自动化及仪表，1978年1期2． 李海青、陆水均参加“特殊流量检测调研报告”化工部自控中心站 1980年3． 李海青、陆水均、慎大刚“饱和水蒸汽流量的温压补偿”， 化工自动化及仪表, 1980年8期 PP.546-5514． 李海青、陆水均“利用常规仪表检测气液两相流量”， 中国仪器仪表学会、全国仪器仪表节能技术应用交流会，仪表与节能论文集，第一分册，PP.1- 5 , 19845． 何明、李海青 Flow pattern identification and correction in gas-liquid two phase flowrate measurement using fuzzy criteria, Proceedings of MICONEX ,PP.182-192, 19866． 陈虹、汪泳涛、李海青 “The void fraction meter using three phase impulse conductance technique”, Proceedings of MICONEX,PP.493-504,19867． 郑建英、李海青、黄祯地、陈伯川 “流化床内颗粒大小的模糊检测“，浙江大学学报，1988，22（05），172－1778． 李海青、周泽魁、胡赤鹰 Measurement and evaluation of two -phase flow parameters, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol.41, No.2, PP.298-303, 19929． 李海青“多相流测试技术现状及趋势”， 多相流检测技术进展，PP.33-42， 石油工业出版社，1996年10．黄志尧、王保良、李海青“ An intelligent measurement system for powder flowrate measurement in pneumatic conveying system”. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2002, 51(4): 700-70311．黄志尧、王保良、李海青“ Application of electrical capacitance tomography to the void fraction measurement of two-phase flow”. IEEE Transactions on Instrumentation And Measurement, 2003, 52(1): 7-1212．黄志尧、王保良、李海青“ Dynamic voidage measurements in a gas solid fluidized bed by electrical capacitance tomography”. Chemical Engineering Communications, 2003, 190(10): 1395-141013．王保良、冀海峰、黄志尧、李海青“ A high-speed data acquisition system for ECT based on differential sampling method”. IEEE Sensors Journal, 2005, 5(2): 308-31214．黄志尧、谢代梁、张宏建、李海青“ Gas-oil two-phase flow measurement using an electrical capacitance tomography system and a Venturi meter”. Flow Measurement and Instrumentation, 2005, 16:177-182.
本文主要介绍了流量检测在生产过程中的重要性，重点介绍了常用的流量仪表结构原理、性能特点以及流量仪表发展方向。
This article mainly introduces the importance of flow testing in the production process, discussing in detail the construction principle, characteristics and the future development for common flow meters.
设计了一种适用于测量矿浆流量的流线型靶式流量传感器。应用应力测量的方法，将靶的受力转换为应力值。
In this article, a streamlined target-type flow sensor is designed which is applicable for measuring pulp flows. It is dependent on the stress measurement approach to transform the force on target into the magnitude of stress.
研究了传感器对清水、矿浆的计量特性，对水平和竖直这两种安装方式的适应性进行了试验研究，考察了浓度、粒度对测量结果的影响，为生产提供了指导作用。
It conducts the researches on the measurement characteristic of water and mash, and the experimental studies on the adaptability of two kinds of installation which are horizontal and vertical. It also examines the impact of the density and particle size on the measurement results in order to provide direction for the production.
关于浅析流量对加油机误差的影响的论文
在石油资源日益紧张的新时期，合理有效确保石油利用率已成为业界关注重点。在业界，为了更好的保证加油机加油量的准确度和使用的正确性，我们有必要在工作中对各种能够引起加油机误差的因素进行分析。其中以流量对加油机造成的误差最为突出，中国其主要表现出过冲量等方面。这里我们就流量对加油机造成的误差原因分析，重点阐述了相关影响情况。
一、液体流量对流量计基本误差的影响
流量计是加油机、加油站工作的核心，也是加油计量、营销工作的基础。但在过去的加油机计量工作中，普遍采用容积式加油机计量技术，这种计量技术对整个流量计量工作的开展有着一定的限制，因此在测量中我们必须要高度重视流量本身的测量工作，并且将其测量内容按照过去国家计量标准来表示，确保流量在允许误差范围内。在我国现行的燃油加油机检定规程中，明确的指出了在加油机计量装置中，流量计最大误差不能够超过0.02%，同时测量结果的重复性也要保证在0.07%以内，因此在加油机流量误差测量工作中，我们可以采用函数公式E=f(q)来表示。
1 漏流量
漏流量问题是加油机计量装置中最常见的故障之一，中国它的.出现和容积式流量计本身的构成有着密切关系，是容积式流量计在计量空间机械组合不合理而产生的，由于这一装置内部的机械组合长期处于高速运转状态，因此在各个部件之间必然存在运动间隙，如果这个时候进行油量计量，那么这些运动间隙的存在必然会导致漏流量的产生，给计量工作的开展造成影响。同时，由于计量空间本身体积与齿轮磨合有一定关系，因此它在误差和流量之间也会受到漏流量的影响，这就需要我们在了解漏流量变化的基础上深入开展容积式流量检定工作，从根本上保证计量结果的准确与合理。流量计的这一特性分析得出，流量计的误差通常都只是和容器的溶剂以及传输齿轮之间有着密切关系，也就是容积式流量计在测量过程中仅仅与流量计之间有着几何结构关系，而与流体性质和流量值没有太大的关系。这一特性使得我们在容积式流量计的研究中误差分析变的清晰明了。
2 漏流量误差测量
在加油机的实际操作工作中，由于漏流量问题普遍存在，因此在计算的构成中计算公式是固定不变的，但是在计算中却需要考虑流量与流量误差之间的具体关系。这个时候我们可以利用公式：
Q=(1/12)*(a^3b/l)*(△p/μ)(1)
在这一公式中，a指的是测量元件之间的距离，b表示沿着流动方向所呈现出的整体长度;l是测量元件本身所具备的厚度;P是测量元件的前后压力。经过公式分析我们发现，漏流量的测量与测量元件前后之间的压力值成正比关系，而同流体本身的粘度成反比关系。同时在工作中，漏流量除了同这些因素相关之外，还与机械内部的磨损有着密切关系。
3 基本误差测量工作
在容积式流量计的基本误差测量工作中，考虑了漏流量现象后，我们采用了多次容积式流量计量策略，并将实际误差和曲线形状构成了一个误差测量曲线图。在实际测量工作中，如果流量小于误差测量的时候，流量计的误差值基本上不会发生太大的变化，但它本身是一个随着流量增加而不断上升的现象，因此在流量计误差上又会随着正负方向变化而产生位移，并且稳定性也会随之变动。这一变化过程中，我们可以将其按照图中2号线路所示进行标识。中国在加油机计量检定工作中，为了更好的保证检定结果的准确性，必须要在各流量点设计上科学的选择相关设计标准。对于那些使用一段时间之后就出现滤网堵塞、漏流量上升的问题要及时的加以处理，并且按照工作实际将误差明确的表示出来。通常情况下，在工作中除了人为操作故障之外，误差正负偏差方向也会带动计量误差的变化，因此在计量工作中要重视误差计量策略的选择，否则不久之后必然会出现问题加大的现象。
二、流量范围内对加油机误差值的影响
漏流量所引起的误差永远是一个负误差，当流量和漏流量相比越大，这个负值越小，即相对付出的油越少;当流量和漏流量相比越小，这个负值越大，即相对付出的油越多;当流量接近漏流量，E值接近-1，也就是-100%，这时加油机付出的油几乎全部是漏流所流出的油。中国由此可见，对加油机漏流量的检查是对加油机计量性能测量的一个不能忽视的环节。漏流量是一切容积式流量计所共有的特性之一，而且流量和漏流量之间是相互影响的，根据平行平板理论。
三、加油机检定误差的确定方法
在加油机误差检定过程中，我们应当尽可能的保证加油机流量的稳定性，从根本杜绝漏油问题的发生，同时在检定注入的时候要采用一次注入的方式，确保测量时间、测量方法的科学与合理。用100L量器注油时，要在工作中将油量控制在95L以上，但是由于油量本身会产生气泡和油沫的现象，因此往往都需要在容器上方加设一定的预留空间，避免因为注入不准而影响到测量结果。为能真实反映现场达到的最大流量，在工作中我们必须要科学的采用加油机检定误差的确定方法，从根本上保证测定结果的准确性与科学性。
四、结语
总之，在加油机现场检定过程中，液体的流量准确与否至关重要，直接影响到检定结果。而加油机示值误差与液体流量是非线性函数在得以明了的同时，应进一步明确最大流量的检定方法，同时，建议在检定证书的检定结果中给出各测量点的流量范围、示值误差和重复性。
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