【摘 要】
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网络的流量特性是反映网络实时状态的一个重要特征，对于网络流量的分析、预测一直是该领域的研究热点。传统的基于时间序列模型的方法在计算效率和多尺度分析能力方面存在一定
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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网络的流量特性是反映网络实时状态的一个重要特征，对于网络流量的分析、预测一直是该领域的研究热点。传统的基于时间序列模型的方法在计算效率和多尺度分析能力方面存在一定的局限性。本文提出了一种改进的基于小波变换和时变FARIMA模型的流量预测方法，利用小波变换的多尺度分析特性将原有的流量数据进行分解，在使用时变FARIMA模型进行预测，可大大提高算法的执行效率和预测的准确性。最后，本文选取了Bellcore提供的真实的网络流量进行了仿真实验，验证了提出的预测方法的准确性和有效性。
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