SNMP网管系统中MIB采样数据的预测

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数据预测在很多领域都有广泛的应用,根据原始数据预测未来数据可以为用户提供及时解决问题的参数,并为处理未来不可预知的事件节约时间。本文提出在基于SNMP的网管系统中对于mib变量中的一些周期型及极限型数据类型给出了一种数据预测的方法。通过该方法对实际数据进行预测,其误差不超过1%。 Data prediction is widely used in many fields. Predicting future data based on the original data can provide users with parameters for timely problem solving and save time in handling future unpredictable events. This paper proposes a method of data prediction for some periodic and extreme data types in mib variables in SNMP-based network management system. By this method to predict the actual data, the error does not exceed 1%.
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