网络流量预测方法

被引：34

作者：

董梦丽

杨庚

曹晓梅

机构：

[1] 南京邮电大学计算机学院

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 16期

关键词：

时间序列; 小波变换; 神经网络; 预测精度; 复杂度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.06 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

分析网络流量的行为特性并建立模型进行预测,对于网络管理以及安全预警具有重要意义。基于此,针对网络异常处理滞后、网络服务质量差等问题,研究多种经典流量预测方法,从流量特性、建模复杂性、预测精度及应用场景等多角度进行分析比较。实验结果证明,预测模型与具体场景密切相关,实际操作时需根据流量特性及预测目标选择合适的模型。

引用

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