流量模型是网络性能分析和通信网络规划设计的基础，精确的流量模型对设计高性能网络协议、高速网络拓扑结构、业务量预测与网络规划、高性能价格比的网络设备与服务器、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理与流量均衡都有重要意义。 本文介绍了进行网络规划的主要步骤，分析我国分组交换网络发展状况。IP网承载各种业务应用成为当今通信网络的发展趋势，分组交换网络的主要网络特性在广义上将等同于IP网。接下来，介绍了IP技术的发展状况以及主要的IP业务，分析了各种业务的特点。并根据实际测试的网络流量图，分析了网络流量的直观规律性。根据IP网结构复杂、承载业务种类繁多、受用户行为影响的特点，以及网络规划中流量预测的需求，我们选择对IP网流量建立时间序列模型。 在这以后，我们详细介绍了流量建模的发展过程，及主要的建模及预测方法。给出了时间序列分解模型的建模方法，将时间序列的成分分为4种，即趋势(T)、季节性(S)、周期性(C)、随机性(I)，并按照各种成分对时间序列的不同影响方式，将序列分解为多种模型，如加法模型、乘法模型等。采用加法模型时，首先利用灰色系统理论模型对模型中的趋势成分进行分解；再对剩余序列进行谐波分析及方差分析，得到周期成分；最后根据剩余序列的特点建立回归模型。 本文最重要的两个创新点就是：第一，提出了将时间序列分析法中的乘法模型用于网络流量建模；第二，将自回归模型与乘法模型相结合建立网络流量预测模型。具体步骤如下：首先通过移动平均法(moving average)来去除时间序列中的趋势成分及随机成分，计算季节指数并将季节成分分离，然后对剩余序列进行回归分析确定趋势成分拟合的方法，最后将分离了趋势成分的剩余序列用自回归模型进行描述，得到预测方程。通过对实际采集数据进行预测，结果表明本文中提出的方法相对精度已经较高的加法模型有更高的精度。 文章主要结构如下： 第一章简述了文章的背景知识，叙述了课题的实际意义； 第二章主要介绍了分组交换网络发展主流-IP网主要业务，分析了目前网络业务流量的主要特点； 第三章分析不同时间粒度的历史流量图，可知网络流量的周期性及趋势性； 第四章介绍并分析了数学建模的主要方法。详细叙述了时间序列分解模型，给出加法模型及乘法模型的建模步骤及参数计算方法； 第五章对第三章中的流量数据进行统计分析，根据实际情况计算参数、分别建立加法预测模型及乘法预测模型，并对两种模型的预测结果进行了比较分析计算。