一种自适应时间粒度的网络流量单步预测方法

• 作者: 李绍庆
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 移动互联网 流量预测 时间序列 自回归移动平均模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 网络通讯与计算技术
• 页码范围: 57-64
• 页数: 8页
• 字数: 5257字
• 语种: 中文

摘要

根据不同周期采样的网络流量数据及其变化趋势,流量预测可以分析网络的运行规律及其特性,定位网络瓶颈,在网络资源管理、拥塞控制和服务质量等方面有重要的应用价值.本文利用不同时间粒度上的真实互联网流量数据,采用时间序列方法对采样流量数据进行建模和预测,将拟合的数学模型与实际网络流量进行对比,发现基于分钟粒度的数据预测误差率在2％以内,可以有效的预测未来短期内的流量走向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍庆		3	2	1.0	1.0