从90年代初迅猛发展起来的Internet网,已经迅速改变了人们的生活和传统意义上的信息产业构架.信息的获取、传送、存储和处理之间的孤岛现象随着计算机网络和多媒体技术的发展而逐渐消失,曾经独立发展的电信网、广播电视网和计算机网络相互融合的趋势越来越明显,新的信息网络产业正以强劲的势头迅速崛起.基于IP相关协议的Internet是一个开放的、内容丰富的、收费低廉的信息高速公路,目前在全球已经拥有超过1亿的用户和2000万以上的各种服务网站,而且仍在以每年80％~100％的速度扩张,而且其服务内容仍在不断扩展之中.随着网络应用和规模的不断增加,网络管理工作越来越繁重,网络故障也频频出现:不了解网络运行状况,系统出现瓶颈;当系统出现故障后,不能及时发现、诊断;网络设备众多,配置管理非常复杂;网络安全受到威胁.这些新问题的出现对现在的网络研究工作提出了新的任务和挑战.该论文在仔细研究网络内在特性--自相似性的基础上,利用ARIMA模型和FARIMA模型对网络流量数据进行了建模和预测.首先,介绍了网络自相似性的起源、定义、表现及hurst效应H值的度量方法,分析了网络产生自相似性的原因及其对网络性能的影响.在对网络自相似性进行理论分析的基础上,分析网络特性的下一步工作就是:利用网络模型来描述网络流量.在第五章里,首先描述了该文要用到的ARIMA模型和FARIMA模型,介绍了模型定义、参数定阶、模型拟合等问题.最后,该论文利用两个网络流量实例,运用ARIMA模型和FARIMA模型进行了网络流量数据分析与预测.