基于流量特征的网络流量预测研究

发布时间：2017-08-26 03:03

  本文关键词：基于流量特征的网络流量预测研究

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【摘要】：传统的非线性模型已经不再适用于网络流量建模,为了能够更精确地对网络流量建模,必须考虑到网络流量的特性。针对网络流量的自相似、长度分布、周期等特征进行分析,结合小波变换与时间序列模型,有效地建立流量预测模型。首先对流量的自相似和平稳性进行分析,并对长度、周期等特征进行描述,其次根据实际流量的自相似性和平稳性选择小波变换与时间序列相结合的方法进行建模,产生预测结果,最后根据长度与周期特征粗略判断预测的合理性。根据实验验证与分析,该方法具有极大的灵活性,相比单一的小波-FARIMA模型可以减少大量的运算,同时能够描述网络流量的短相关与长相关特性。
【作者单位】： 电子科技大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 流量特征 小波变换 流量预测
【基金】：国家自然科学基金(61133016) 工信部科技重大专项(2011ZX03002-002-03)资助
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言网络流量已经被验证具有自相似性[1]、长相关、多分形等特性,传统的基于泊松的模型与线性时间序列模型已经不能有效地对网络流量序列进行拟合。因此,许多学者利用小波分析、神经网络、支持向量机、混沌理论等模型或方法对网络流量建模,以期能够较好地反映出网络流量的特

【参考文献】

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1 姜明;吴春明;张e，

本文编号：739239