FARIMA-GARCH模型在网络流量预测中的应用与优势

"本文介绍了一种基于FARIMA-GARCH模型的网络业务预测算法，用于应对网络流量的波动性和自相似性带来的预测挑战。通过分段双向CUSUM检测算法实现流量序列的零均值化，然后用限定搜索法精确估计分数差分阶数，最后利用FARIMA-GARCH模型进行预测。实验结果表明，该算法在预测精度、突发流量跟踪以及区间估计性能上表现出色。" 在IT行业中，网络流量预测是一项关键任务，尤其对于网络管理和优化至关重要。FARIMA（自回归整合滑动平均）模型和GARCH（广义自回归条件异方差）模型是两种常用的统计工具，分别用于处理时间序列数据的长期依赖性和波动性的变化。 FARIMA模型结合了ARIMA（自回归整合移动平均）模型的特性，可以处理非平稳时间序列，通过差分使之变得平稳。在本文提出的预测算法中，首先使用分段双向CUSUM（累积和）检测算法来检测网络流量序列的均值变化，这是一种监控过程变化的有效方法。通过这种方法，可以及时发现流量的异常波动，从而对序列进行零均值化处理，减少预测难度。 接着，文章提出了一个限定搜索法来估计分数差分阶数。分数差分是处理具有长期记忆性的数据的关键步骤，它可以帮助模型捕捉到时间序列中的长期依赖性。限定搜索法相比于传统的估计方法，能更精确地确定这一阶数，提高模型的适应性。 之后，利用FARIMA模型和GARCH模型的组合，即FARIMA-GARCH模型，进行网络流量预测。GARCH模型用于捕捉流量波动的条件异方差性，即流量在不同时间点上的波动程度可能不同。这种模型结合了FARIMA模型的线性动态结构和GARCH模型的波动性预测，可以更好地预测网络流量的波动趋势。 实验部分对比了限定搜索法与传统方法的估计精度，以及预测算法与FARIMA和RBF神经网络预测算法的性能。结果显示，限定搜索法提高了估计精度，而基于FARIMA-GARCH模型的预测算法在保持与FARIMA算法相当的时间复杂度下，其均方根和相对均方根误差表现与RBF神经网络相当，且优于纯FARIMA模型。此外，该预测算法对突发流量的跟踪和预测效果显著，区间估计性能也更优。 基于FARIMA-GARCH模型的预测算法为网络流量预测提供了一个高效且精确的解决方案，特别是在处理波动性和自相似性特征明显的网络流量数据时。这一研究对于网络规划、资源分配以及异常检测等领域具有重要的应用价值。