作者：盛虎; 张玉雪网络流量建模网络流量预测arima模型
摘要：随着科学技术的快速发展,互联网已经进入大数据时代,网络业务的类别和数据量急剧增加,导致网络流量数据的分析方法也随之发生了明显改变。网络流量预测是网络流量分析的一种重要方法,其分析结果不仅可以指出网络流量的未来趋势,而且通过对流量预测值的分析能够提前发现网络异常。传统的网络流量模型在如今的流量分析与预测中存在一定限制,因此探索新的网络流量建模及预测方法势在必行。通过建立自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对贝尔实验室提供的BC-Oct89Ext实测流量数据进行网络流量预测,该模型对于部分非平稳网络流量数据的分析和预测的准确性较高,网络流量预测结果可以对网络趋势进行相应的网络资源调整,保证网络业务的服务质量与服务效率,对网络业务的快速发展具有重要意义。
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