基于ARIMA模型的网络流量预测

被引：31

作者：

薛可

李增智

刘浏

宋承谦

机构：

[1] 西安交通大学计算机系统结构与网络研究所

来源：

微电子学与计算机 | 2004年 / 07期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

业务管理; 流量预测; ARIMA模型; ARMA模型;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2004.07.022

中图分类号：

TP393 [计算机网络];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

:网络流量预测在网络规划、流量管理等方面起着重要的作用,是业务管理的主要研究内容之一。在分析研究网络流量实测数据的基础上,建立了网络流量预测的ARIMA模型,该模型较之传统的Poisson过程、Markov过程等随机模型,能更好地描述Internet多构性、突发连续性和自相似性等特征。在模型定阶之后,运用改进的线性建模方法推导确定了模型参数。给出了不同预测步数条件下的流量预测数据,并和流量实测值进行了对比实验。实验结果表明,该模型在预测步数较小(l<3)的情况下,预测误差在5%左右。

引用

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