小波与ARMA模型结合的网络流量预测方法：高精度与实际价值

随着互联网的飞速发展，网络流量作为衡量网络性能的重要指标，其动态性和不确定性对网络管理、规划和优化提出了严峻挑战。针对网络流量数据的复杂多分形特性，本文提出了一种创新的预测模型——基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型。小波变换是一种高效的时间频域分析工具，它能捕捉信号在不同尺度下的局部细节信息，这对于处理非平稳、多尺度的数据非常适用。 该模型的核心步骤包括：首先，利用Mallat算法对原始网络流量数据进行多分辨分解，将其转化为四个不同频率成分或层次的数据。这一过程有助于揭示数据中的内在结构，特别是分形特征，即数据在不同尺度下的相似性和自相似性。其次，对这些分层数据分别应用自回归滑动平均（ARMA）模型进行预测。ARMA模型结合了自回归和移动平均的概念，可以有效地捕捉流量数据的短期依赖性和长期趋势，提高了预测的准确性。 通过将各层预测数据重新组合，得到最终的网络流量预测值。这种方法不仅考虑了流量的局部性和全局性，还融合了小波变换的频率特性与ARMA模型的时间序列分析能力，从而提高了预测的精度。实验结果显示，该模型在实际网络流量数据上的仿真试验中表现出良好的预测效果，能够有效降低网络拥塞、提高资源利用率，并为网络管理员提供及时的决策依据，对于网络管理和优化具有显著的实用价值。 因此，基于小波变换和ARMA模型的网络流量预测方法在当前高度动态的互联网环境中具有重要的理论和实践意义，有助于提升网络服务质量，保障网络系统的稳定运行。未来的研究可以进一步探索如何优化模型参数，提高模型的适应性和鲁棒性，以应对不断变化的网络流量特性。