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不同日期同一时刻的网络流量存在相关性和突发性。为准确预测网络流量,提出一种短相关ARIMA模型。对模型定阶后,运用改进的建模方法推导模型参数,使参数随样本数据的变化而更新。实验结果表明,与AR模型和ARIMA模型相比,该模型能更好地描述网络的相关性和自相似性,预测精度较高。
基于短相关ARIMA模型的网络流量预测
【摘 要】
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不同日期同一时刻的网络流量存在相关性和突发性。为准确预测网络流量,提出一种短相关ARIMA模型。对模型定阶后,运用改进的建模方法推导模型参数,使参数随样本数据的变化而更
【机 构】
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西北师范大学网络教育学院,西北师范大学数学与信息科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年13期
【基金项目】
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甘肃省科技支撑计划基金资助项目“电子政务中的网络行为监控预警管理系统”（090GKCA075）
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