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综合馆
基于ARMA模型的网络流量预测
  • 摘要

    随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,因此发生各种问题的可能性也越大,同时管理网络的难度也增大.传统的网络管理是在告警之后,解决潜在的问题,即为一种响应式的行为,这时候网络服务很可能已经受到影响.根据实际采集的非单播包数的观测值序列,建立该流量参数的正常行为,然后平稳化该序列,估计出网络流量的ARMA(2,1)模型,用线性最小均方误差预测方法,对网络流量进行预测,并检测在将来超越阈值的可能性和发生时间.这样,在网络过载发生之前,可以预先采取防范措施,来保证网络的正常服务.这种方法改变了以往的网络管理响应方式,使得网络过载的预警成为可能.

  • 作者

    邹柏贤  刘强 

  • 作者单位

    中国科学院计算技术研究所信息网络室,北京,100080

  • 刊期

    2002年12期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    非单播包  ARMA模型  预测 

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34.226.244.70