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1、计算机科学2007Vol134№173)基于小波变换与自回归模型的网络流量预测1,2,31,21,3白翔宇叶新铭蒋海12(中国科学院计算技术研究所北京100080)(内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021)3(中国科学院研究生院北京100080)摘要本文提出一种基于小波变换与自回归模型的网络流量预测方法,将流量数据构成的原始序列进行小波分解,并将分解得到的近似部分和各细节部分分别单支重构到原级别上;对各个重构后的序列建立自回归模型,由所拟合的模型分别进行预测;结合各个重构后序列的预测结果,可以得到
2、对原始序列的预测结果。实验结果表明,这种方法比传统的几种网络流量预测方法具有更高的预测准确度。关键词流量预测,小波变换,Mallat算法,自回归模型NetworkTrafficPredictingBasedonWaveletTransformandAutoregressiveModel1,2,31,21,3BAIXiang2YuYEXin2MingJIANGHai(InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing10008
3、0)1(CollegeofComputerScienceofInnerMongoliaUniversity,Hohhot010021)2(PostgraduateSchoolofChineseAcademyofSciences,Beijing100080)3AbstractNetworktrafficpredictionbasedonwavelettransformandautoregressivemodelisproposed.Theoriginaldiscreteseriesconsisting
4、ofnetworktrafficdataisdecomposedintoapproximateseriesandseveraldetailseries.There2sultofsinglebranchreconstructionofeachdecomposedseriesismoreunitarythantheoriginalseriesinfrequency,anditcanbebuilttrafficmodelwithautoregressivemodel.Thepredictionoftheo
5、riginalseriescanbeobtainedbythesyn2thesisofeachreconstructedseries'predictionresult.Asshowninasetofexperiments,thenovelmethodisofhigheraccuracyincomparisonwiththetraditionalones.KeywordsTrafficprediction,Wavelettransform,Mallatalgorithm,Autoregressivem
6、odel[5]给出了基于小波技术的网络流量特性刻画,并提出一种基1引言[6]于小波变换的网络流量多重分形模型,用于分析网络流量小波变换理论是上世纪80年代后期发展起来的应用数的自相似特征,但是,没有将小波变换引入到对网络流量的预[7]学分支,近年来被广泛地应用于信号处理、图像处理、模式识测中;邹柏贤介绍了基于ARMA模型的网络流量预测,以[8]别等科学领域。它具有多分辩率(Multi2Resolution),即多尺及采用一种统计分析的方法对网络流量进行平稳化处理,度的特点,可以由粗及精的逐步观察信号
7、。小波变换是处理并说明使用该平稳方法可以有效地提高预测准确度。[1]非平稳时间序列的有效方法之一,通过小波分解一层一层如何提高预测准确度一直是网络流量预测的主要难题。[9]分解到不同的频率通道上,分解后的时间序列在频率成分上本文基于时间序列分析的理论和方法,将小波变换引入到比原始信号单一,并且小波分解对时间序列做了平滑。O.对网络流量的预测中,提出一种基于小波变换和自回归模型Renaud等利用ATrous算法,对基于小波的时间序列预测进的网络流量预测。通过小波变换把原始流量数据序列分解成[2]行了初
8、步研究。细节部分和近似部分,然后再对近似部分和各细节部分分别在计算机网络研究领域,网络流量预测一直备受关注,它进行单支重构;对各重构后所得到的序列,分别利用自回归模使得提前发出预警成为可能(当检测到预测结果异常时),从型进行预测;最后结合这些预测值可得到原始流量数据的预而可以有效地改变传统的响应式网络管理方法。人们最初主测结果。以实际采集到的网络流量数据为样本,我们运用本要借鉴PSTN的流量模型,用Poisson模型来描述数据网络文方法进行预测实验,实验结果表明该方法
