网络流量时间序列预测

网络流量时间序列预测是指通过对网络流量数据的分析和建模，预测未来一段时间内的网络流量情况。根据引用，网络流量时间序列预测在计算机网络管理中具有重要意义。根据引用，网络流量时间序列预测可以采用线性时间序列预测模型、非线性时间序列预测模型、神经网络时间序列预测模型、Boosting预测模型、GM预测模型等方法。而根据引用，短时交通流量的混合预测方法可以通过小波分析和混沌时间序列预测法进行。方法一是将短时交通流量时间序列进行尺度分解，然后采用不同的预测方法进行预测，并将各分量的预测结果相加求和得到综合预测结果。方法二是计算交通流时间序列的混沌特征参数，然后利用混沌时间序列预测法进行预测。这两种混合预测方法在仿真实验中显示出高精度的预测结果，可满足交通流实时控制与诱导的基本要求。因此，网络流量时间序列预测可以通过多种方法进行，其中混合预测方法在短时交通流量预测中具有较好的效果。