基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

发布时间：2019-05-27 16:49

【摘要】：为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.
[Abstract]:In order to solve the problem of network security monitoring, an algorithm for predicting network traffic is proposed. The linear model of each scale is estimated by filtering some original data, and the final predicted traffic data is obtained from the average predicted value of multiple scale linear models.
【作者单位】： 四川大学锦城学院;
【基金】：四川省教育厅资助项目(LYC16-47)
【分类号】：TP391.4

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本文编号：2486312