【摘 要】
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随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模变得越来越庞大。快速发展的信息技术使得网络流量行为日趋复杂，通过网络传输的视频、音频、图像数据和其他网络应用业务不断增多，因此
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随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模变得越来越庞大。快速发展的信息技术使得网络流量行为日趋复杂，通过网络传输的视频、音频、图像数据和其他网络应用业务不断增多，因此对网络服务过程中的服务质量和网络安全等相关性能也有了更多的要求，这就意味着人们需要对网络流量性能和流量状况有更为详细地了解。通过网络流量预测，可为网络管理、规划和维护提供依据。本文介绍了时间序列理论和Hurst参数估计方法，对网络流量Hurst参数估计的几种方法的性能进行了比较。在此基础上，提出了基于MF-DFA的Hurst参数估计方法，并将仿真结果与R/S法进行了对比，结果表明所提方法有较小的估计误差。针对网络流量的预测模型问题，本文分析了网络流量的可预测性，介绍了一些常见的短相关模型和长相关模型以及一些新型模型，并对这些预测模型的性能进行了对比分析。在此基础上，利用AIC准则对模型进行定阶，并使用Gevers Wouters-LS算法求得ARMA预测模型的系数。该模型由AR模型及MA模型组合而成。基于ARMA模型平稳性和可逆性假设，先将ARMA等价于一个无穷阶的MA模型，先由Gevers Wouters算法算出MA参数，然后用LS方法估计出AR模型的参数。通过仿真，验证了该模型能够比较准确地预测网络流量。最后，总结了网络流量模型的一些特性，分析了网络流量模型存在的一些缺点，并展望网络流量预测的未来发展趋势。
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