自相似流量的时间序列模型研究

TP393; 网络流量预测对于设计新一代网络协议、实现网络规划和流量管理以及提升网络的高质量服务具有重大意义.该文研究了网络流量的自相似特性,并在此基础上采用FARIMA时间序列模型进行流量预测.首先对网络流量进行平稳化预处理,其次估算Hurst系数来确定差分次数,最后通过AIC准则确定该型阶数并进行预测.比较结果表明,虽然FARIMA模型相对于传统的ARMA模型建模和计算复杂度较高,但是可以对非平稳数据预测且受流量突发性影响较小,预测精准度较高....

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Veröffentlicht in:	科技资讯 2021, Vol.19 (12), p.62-68
Hauptverfasser:	鄂晓晨, 刘立士
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP393; 网络流量预测对于设计新一代网络协议、实现网络规划和流量管理以及提升网络的高质量服务具有重大意义.该文研究了网络流量的自相似特性,并在此基础上采用FARIMA时间序列模型进行流量预测.首先对网络流量进行平稳化预处理,其次估算Hurst系数来确定差分次数,最后通过AIC准则确定该型阶数并进行预测.比较结果表明,虽然FARIMA模型相对于传统的ARMA模型建模和计算复杂度较高,但是可以对非平稳数据预测且受流量突发性影响较小,预测精准度较高.
ISSN:	1672-3791
DOI:	10.16661/j.cnki.1672-3791.2104-5042-3512