[发明专利]数据网流量预测方法在审
| 申请号： | 201910217818.1 | 申请日： | 2019-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN109951358A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 孙强 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种数据网流量预测方法。该方法包括：获取待预测的数据网流量数据，将所述数据网流量数据转换为均值为0的流量数据序列；计算所述流量数据序列的Hurst参数，并对所述流量数据序列进行d阶分数差分处理，对处理后的流量数据序列进行ARMA模式识别，识别出ARMA拟合模型；利用所述ARMA拟合模型预测所述流量数据序列的数据趋势。本发明实施例通过获取数据网流量序列的ARMA拟合模型，可以有效地预测出数据网流量数据序列的数据趋势。能够提前预知并且扩大带宽，避免丢包、延时等网络性能的劣化，保障网络运行安全。在业务网络空闲时，能够合理规划带宽，节省带宽资源。 | ||
| 搜索关键词： | 流量数据 数据网 拟合模型 流量预测 数据趋势 预测 带宽 保障网络 差分处理 带宽资源 合理规划 获取数据 流量序列 模式识别 网络性能 业务网络 有效地 丢包 劣化 延时 空闲 转换 安全 | ||
【主权项】：
1.一种数据网流量预测方法，其特征在于，包括:获取待预测的数据网流量数据，将所述数据网流量数据转换为均值为0的流量数据序列；计算所述流量数据序列的Hurst参数，并对所述流量数据序列进行d阶分数差分处理，对处理后的流量数据序列进行ARMA模式识别，识别出ARMA拟合模型；利用所述ARMA拟合模型预测所述流量数据序列的数据趋势。
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