大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析_郭拴岐

为了有效避免网络拥堵,文中提出基于大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析方法,准确预测网络流量数据。首先利用经验模态分解处理网络流量数据,获取模式函数分量,分析网络流量的短相关性,然后通过确定数据平稳性、计算平稳时间网络流量序列的自相关系数和偏自相关系数,建立网络流量的预测模型,最后进行了网络流量的仿真实验,实验结果表明,该方法可以描述网络流量的变化特点,获得高精度的网络流量预测结果,预测结果均方误差低于5%。

  • 2021-06-21
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