基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

• 作者: 唐宾徽 段华琼
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 线性 多尺度 自回归滑动平均模型 预测 误差
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 322-327
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2017.03.15

摘要

为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段华琼	四川大学锦城学院	26	17	2.0	4.0
2	唐宾徽	四川大学锦城学院	12	11	1.0	3.0