基于小波技术的网络流量分析和预测

被引：13

作者：

王西锋 ^{[1
]}

高岭 ^{[1
]}

张晓孪 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北大学信息科学与技术学院

[2] 宝鸡文理学院计算机科学系

来源：

计算机应用与软件 | 2008年 / 08期

关键词：

自相似; 网络流量; 小波分析; Mallat; FARIMA模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.06 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征。小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程。分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分析和预测网络流量,实验结果表明该方法可以有效地对网络流量进行建模和预测。

引用

页码：70 / 72

页数：3

共 5 条

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