文献类型：期刊文章

作　　者：王西锋[1] 高岭[1] 张晓孪[2]

机构地区：[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127 [2]宝鸡文理学院计算机科学系,陕西宝鸡721007

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：陕西省自然科学基金项目(2005f36)

年　　份：2008

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：70-72

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征。小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程。分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分析和预测网络流量,实验结果表明该方法可以有效地对网络流量进行建模和预测。

关 键 词：自相似 网络流量 小波分析Mallat  FARIMA模型

分 类 号：TP393.07] TP319[计算机类]