高峰期网络流量高精准度预测模型研究 |
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引用本文: | 刘维嘉.高峰期网络流量高精准度预测模型研究[J].网络新媒体技术,2018(2):41-47. |
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作者姓名: | 刘维嘉 |
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作者单位: | 1.杨凌职业技术学院712100; |
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摘 要: | 针对当前网络流量预测法是通过监测网络流量历史数据进行预测,存在预测精准度低和流量信息参数自适性差的问题,提出基于多元线性回归分析的高峰期网络流量预测模型。通过BP神经网络法,确定网络流量信息权值,采用滑动窗口算法得到流量序列中对应信息数据,构成新的网络流量序列,得到多元线性回归初始模型;引入最小二乘法对流量信息参数进行估算,得到流量信息的样本回归函数,使用可决系数F检验及统计样本回归函数,完成高峰期网络流量预测模型的构建。实验结果表明,使用该模型可降低误差、提高拟合度、增加能量利用率,为高峰期网络流量预测提供了基础保障。
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关 键 词: | 高峰期 网络流量 预测模型 多元线性回归 流量序列 回归函数 |
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