CERNET流量行为季节预测模型

• 作者: 程光 龚俭
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 网络行为 神经网络 时间序列 ARIMA 季节
• 年，卷（期）: 2002,（11）
• 页码范围: 1321-1324
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 5229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2002.11.011

摘要

网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向.常规的网络流量预测大多采用的是ARIMA时间序列模型,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序列问题.本文基于时间序列的神经网络模型研究,根据网络流量行为的季节性特点,提出了季节型神经网络模型.用模型对CERNET网络流量行为的预测分析表明,该模型预测效果较好,结果合理,对进行网络实时监控及网络管理都具有一定的理论和实践价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程光	东南大学计算机系	59	1001	16.0	31.0
2	龚俭	东南大学计算机系	107	2154	26.0	43.0