【摘 要】
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随着现代信息网络技术的不断提升,IPTV业务中的EPG系统也随之迅速发展.EPG系统所需的视频流量在不断增加,而这可能会带来网络震荡的隐患,为了减少网络不稳定带来的影响和损失,因此需要预测未来时间点的CDN流量,提前了解系统流量增减的幅度,从而进行服务器资源预留以及调整相应的存储、调度和分发策略,以实现较好的流量负载均衡效果.由于传统的统计方法预测CDN流量的效果不佳,随着随机森林、神经网络等机器
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随着现代信息网络技术的不断提升,IPTV业务中的EPG系统也随之迅速发展.EPG系统所需的视频流量在不断增加,而这可能会带来网络震荡的隐患,为了减少网络不稳定带来的影响和损失,因此需要预测未来时间点的CDN流量,提前了解系统流量增减的幅度,从而进行服务器资源预留以及调整相应的存储、调度和分发策略,以实现较好的流量负载均衡效果.由于传统的统计方法预测CDN流量的效果不佳,随着随机森林、神经网络等机器学习方法的发展成熟,这些模型擅长处理高维度输入的问题,能够对流量预测中的突变性和模糊性进行较好的处理,该特性有助于解决多变量时间序列预测问题,因此该类方法逐渐在流量预测领域得到了应用.本文以福建省2018年11月1日至12月4日的CDN流量相关数据为基础,首先探究了7个影响变量与CDN流量的线性关系,进而分别建立了岭回归、Lasso回归以及普通线性回归模型去揭示CDN流量与各变量的具体数量关系.然后建立随机森林、单变量的长短时记忆网络(LSTM)模型以及多变量的长短时记忆网络(LSTM)模型去预测未来一个时刻的CDN流量,并对三个模型的预测结果进行对比.结果表明,随机森林模型预测的流量值精确度相对较低,对于局部波动较大的CDN流量值其预测偏差较大,单变量LSTM模型和多变量LSTM模型预测的效果则相对随机森林都要好,并且多变量LSTM模型的预测值和真实值更加接近,且对局部波动较大的CDN流量预测结果也相对更加稳定.
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