因特网拓扑演化及其节点平均连接度的分形研究

张文波; 赵海; 孙佩刚; 徐野; 张昕

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因特网拓扑演化及其节点平均连接度的分形研究

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 因特网拓扑演化及其节点平均连接度的分形研究
- Research on Internet Topology Evolution and the Fractal of Average Degree of Nodes
- 电子学报 2006年34卷第8期页码：1438-1445
- 作者机构：
  
  1. 沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168
  2. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
  3. 沈阳炮兵学院,辽宁,沈阳,110162
  4. 沈阳理工大学信息科学与工程学院辽宁沈阳,110168
  5. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
  6. 沈阳炮兵学院辽宁沈阳,110162
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.69873007);国家级火炬计划 (No.2002EB010154)
- DOI：
  中图分类号： TP316
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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张文波, 赵海, 孙佩刚, 等. 因特网拓扑演化及其节点平均连接度的分形研究[J]. 电子学报, 2006,34(8):1438-1445.

ZHANG Wen-bo, ZHAO Hai, SUN Pei-gang, et al. Research on Internet Topology Evolution and the Fractal of Average Degree of Nodes[J]. Acta Electronica Sinica, 2006, 34(8): 1438-1445.
张文波, 赵海, 孙佩刚, 等. 因特网拓扑演化及其节点平均连接度的分形研究[J]. 电子学报, 2006,34(8):1438-1445. DOI：

ZHANG Wen-bo, ZHAO Hai, SUN Pei-gang, et al. Research on Internet Topology Evolution and the Fractal of Average Degree of Nodes[J]. Acta Electronica Sinica, 2006, 34(8): 1438-1445. DOI：

摘要

针对因特网(Internet)的复杂网络特征

通过计算Internet标准结构熵和时间的关系

揭示了Internet的拓扑结构向着更有序方向演化的规律

并利用协同学原理求出了影响其演化的序参量.另外

通过对Internet节点平均连接度时间序列进行相空间重构

计算了其分形维数、最大Lyapunov指数和Kolmologorov熵

从理论上分析了这组数据可预测的时间尺度.最后

根据分析的结果

通过对时间序列进行预处理

运用混沌预测方法对未来一段时间内Internet节点的平均连接度进行了预测.

Abstract

In view of the complex network character of Internet

the computing result of the relation of Internet standard entropy with time shows that Internet evolves from low level order to high level one.Furthermore

the order parameter was also obtained by computing according to the synergetics theory.However

the time series data of average nodes degree were reconstructed in phase space.The fractal dimension

maximum Lyapunov parameter and Kolmologorov entropy were also computed.The predictable time scale of the serial data was get from the above computation.Finally

in means of the analytical results

the time series data were preprocessed

and the average nodes degree of Internet in near months was predicated by means of chaos predicting.

关键词

Keywords

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