网络流量的时序特征分析是网络测量领域的传统问题。一般认为，大量用户的行为变化可以导致网络流量发生相应的变化。在有些移动通信网络中已经观测到用户每天或者每周行为产生的流量周期性特征。在本文中，以一个IP骨干网络的流量作为研究对象，通过时序分析的方法考察中国节假日对流量的影响问题。　　本文从某电信运营商处获取了一组IP骨干网的为期523天网络流量，包括12个骨干节点的日峰均值。开发了一套数据分析算法，试图分析获得骨干节点流量在中国春节和国庆节时的变化特征。首先对网络流量数据进行了预处理，通过小波变换和小波变换模极大值法寻找流量数据的奇异点，进而对缺失或者异常的数据进行了修复性的处理。接下来，对网络流量进行流量分解，获取其整体增长趋势和周期性波动分量。叠加网络的周期性分量获得了各骨干节点的3周和5周的周期流量模板。最后，对数据集内的春节和国庆节期间的流量数据和节点模板进行对比，分析节假日期间网络流量的波动情况。　　结果表明，七天的中国假期会对各节点的常规性周期分量有所影响。进入春节之后，各节点的流量会不同程度的有所下降；究其原因与中国春节的人群迁移性有关，在节日开始阶段，大部分人可能在忙于与家人团聚，相应的上网流量比平时有所减少。进入国庆节之后，各节点的流量会不同程度的有所上升，但是基本上没有改变流量的每周的周期性流量；究其原因，人们在假日期间有更多的时间可以上网，因此流量呈现较为均匀的提升效果本文的研究结果，一个星期的周期流量的峰值和谷值特征受到国庆节放假的影响不大。