【摘 要】
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网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向.常规的网络流量预测大多采用的是ARIMA时间序列模型,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序
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网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向.常规的网络流量预测大多采用的是ARIMA时间序列模型,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序列问题.本文基于时间序列的神经网络模型研究,根据网络流量行为的季节性特点,提出了季节型神经网络模型.用模型对CERNET网络流量行为的预测分析表明,该模型预测效果较好,结果合理,对进行网络实时监控及网络管理都具有一定的理论和实践价值.
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