基于短相关ARIMA模型的网络流量预测

• 作者: 党小超 阎林
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 用户行为 流量预测 ARIMA模型 时间序列 网络流量 短相关性
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 71-74
• 分类号: TP393.02
• 字数: 4626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.13.020

摘要

不同日期同一时刻的网络流量存在相关性和突发性.为准确预测网络流量,提出一种短相关ARIMA模型.对模型定阶后,运用改进的建模方法推导模型参数,使参数随样本数据的变化而更新.实验结果表明,与AR模型和ARIMA模型相比,该模型能更好地描述网络的相关性和自相似性,预测精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党小超	西北师范大学网络教育学院	101	384	9.0	14.0
2	阎林	西北师范大学数学与信息科学学院	2	18	2.0	2.0