基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型

• 作 者: 麻书钦 范海峰
• 机 构: 广东技术师范学院网络中心,河南理工大学万方科技学院现代教育技术中心
• 出 处: 河南理工大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2013年2期
• 关键词: 网络流量预测模型 小波分析 ARMA模型 多分形性 network traffic prediction wavelet transform ARMA
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（40872191）,全国教育科学“十二五”规划2012年度教育部重点课题项目（DCA120190）.

随着互联网规模和应用的扩大，网络数据流量呈现出复杂多分形性的特点，针对这个特性，构建了基于小波分析和ARMA模型的网络流量预测模型，用Mallat算法将原始流量数据分解为4个分层数据，对各层数据用ARMA模型进行预测，再将各层预测数据重组为预测的网络流量．采用真实数据进行仿真的试验表明，基于小波分析和ARMA相结合的网络流量预测模型的预测结果具有较高的准确度，并在网络管理和优化中具有重要实用价值．