随着互联网的普及和网络应用的普及，网络流量管理一直是一项关键的任务。网络流量管理包括网络流量分析、流量优化、流量限制等。针对网络流量管理的研究也愈来愈受到重视，不断有新的研究方法被提出。本文将介绍网络流量管理论文的研究方法有哪些。
1. 实验方法
在网络流量管理研究中，实验方法是非常重要的一种方法。通过实验方法，研究者可以获取大量的数据，对流量行为进行深入分析。根据实验设计的不同，实验方法可以分为两大类：基于仿真的实验方法和真实网络环境下的实验方法。
基于仿真的实验方法，可以通过虚拟的网络环境，模拟出各种网络流量情况。在这个虚拟的网络环境下，可以基于不同的策略和调度算法，对网络流量进行仿真分析，从而得出可行的解决方案。
真实网络环境下的实验方法，则是基于现实网络流量和现实网络环境进行实验研究。在真实网络环境下进行实验，可以得到更加真实可信的数据，评估网络流量管理策略的适用性和性能。
2. 机器学习方法
除了实验方法，机器学习也是网络流量管理研究中常用的一种方法。通过机器学习算法，可以自动发现网络流量中的异常或攻击流量，从而及时采取适当的措施。在机器学习中，可以采用支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法进行数据分类和预测。
3. 数据挖掘方法
在网络流量管理中，数据挖掘技术也是常用的一种研究方法。数据挖掘可以通过对网络数据进行预处理、特征提取和数据挖掘等技术，挖掘出隐藏在网络流量中的规律和特征，从而优化网络流量调度策略。在数据挖掘中，可以采用聚类、分类、关联规则挖掘等技术进行数据分析和挖掘。
总之，网络流量管理是一个复杂而又重要的问题。通过实验方法、机器学习、数据挖掘等多种方法的研究，可以有效地解决和优化网络流量管理问题，提高网络的性能和可靠性。但是每种方法都有其特点和局限性，因此应该根据实际问题选取合适的方法进行研究。
