网络流量预测：基于ARIMA的时间序列分析方法

"本文主要探讨了基于时间序列的网络流量分析与预测在现代计算机网络管理中的重要性。作者何建，来自电子科技大学应用数学学院，针对CERNET（中国教育科研网络）的网络流量数据，提出了一种创新的方法，即利用时间序列分析，特别是ARIMA模型来模拟和预测网络流量，以实现更有效的网络流量控制和提升服务质量。 ARIMA模型，全称为自回归整合滑动平均模型，是统计学中处理非平稳时间序列的有效工具。它结合了自回归（AR）模型的动态特性，反映了数据点之间的过去依赖关系，以及移动平均（MA）模型的平稳性处理，能够消除序列中的趋势和季节性影响。通过分析数据序列的自相关函数和偏自相关函数，ARIMA模型构建出一个线性关系模型，精确捕捉到流量数据的内在模式，即使在面对Internet的多构性、异构性和突发性流量时也能提供可靠的预测。 在实际应用中，ARIMA模型具有较高的预测精度，因为它能有效处理噪声，仅保留与当前状态和历史数据相关的白噪声部分，从而生成最优的线性预测。此外，模型还能对噪声的概率分布进行深入研究，帮助识别和量化在不同概率条件下可能出现的误差范围，从而更好地应对随机干扰。因此，ARIMA模型在诸如网络流量监控、容量规划、故障预警等领域具有广泛的应用价值。 总结来说，这篇论文关注的核心知识点包括网络流量的特征识别，ARIMA模型的原理和优势，以及如何通过这种模型进行流量的实时分析和未来趋势预测，为网络管理人员提供了科学的决策依据，有助于提升网络管理的效率和质量。"