基于ARIMA模型的网络流量预测

• 作者: 崔文亮
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 一元线性回归 指数平滑 ARIMA 网络流量 预测
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 理论计算机科学
• 页码范围: 221-223
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 2642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.11.058

摘要

网络流量的预测具有重大的研究意义,网络流量的预测对于解决网络管理优化、网络拥塞控制这一难题具有重要的指导意义.网络流量的变化受多种因素的综合影响,其变化具有周期性、非线性和随机性等特点.时间序列中的预测模型包括一元线性回归、指数平滑以及能够拟合复杂变化的ARIMA模型,本文通过分析比较ARIMA模型的适用场景以及预测效果,综合评价模型在网络流量预测方面的实用性,着眼于提高网络流量预测的精度.