The invention relates to a method and a device for predicting network traffic, belonging to the field of network communication technology. First read the original network traffic data; according to the calculation period of the given number, calculate the average value of the use of mobile network traffic data; the use of mobile traffic data of the original network average, calculate the time difference; according to the moving average value of a difference value two times difference value calculation of the moving average to a peak; time difference curve and two difference curve appeared, forecast of network traffic peak. Application of the method of the invention and the device can not only solve the lag problem in network traffic prediction in the traditional moving average method, but also can forecast the peak network traffic, which can provide reliable basis for early scientific decision-making and scientific plan optimization and load balancing of network bandwidth, in order to advance the network traffic of the uncertainty of the future effective control.
【技术实现步骤摘要】
一种网络流量的预测方法及其装置
本专利技术涉及一种网络流量的预测方法及其装置，属于网络通讯
。
技术介绍
随着云计算、物联网、网络视频等业务的快速发展，网络规模不断扩大，网络流量迅猛增长，常常导致网络出现阻塞现象，影响网络正常业务的开展。为了提高网络服务质量，需要对网络的流量进行实时监控并进行预测，以便及时对网络带宽进行优化配置，并合理地均衡流量，有效提高网络的运行速度和利用率。网络流量的变化受多种因素的综合影响，其变化具有周期性、非线性和随机性等特点，网络流量峰值预测的精确性和实时性直接关系到网络业务管理的效率和性能。传统的网络流量预测采用移动平均法方法，借助于统计分析方法，将一定时期内的流量测量数据加以平均，并把不同时刻的平均值连接起来，形成移动平均线，根据移动平均线的运动方向，来预测未来流量的运动方向。由于移动平均法的低通滤波特性可消除网络流量测量数据中的短期波动和随机干扰影响，使移动平均线较原始网络流量曲线变的平滑，因此移动平均线能够显示并追踪网络流量的运动趋势和方向。当移动平均线向上移动时，表示未来网络流量的变化为上升趋势；当移动平均线向下移动时，则表示未来网络流量的变化为下降趋势。根据对原始数据处理方法的不同，移动平均法可分为算数移动平均、加权移动平均和指数平滑移动平均三种方法。在实际应用中常使用算数移动平均法，其计算公式为:
【技术保护点】
一种网络流量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）从存储的网络流量数据中读取当前时刻以前的网络流量P(t)，t为采样时刻；（2）设定一个移动平均值的计算周期N，N的取值范围为5～250，计算网络流量P(t)的移动平均值MA(t)：MA(t)=1NΣi=1NP(t-i+1)其中，i为一个计算周期N内的采样次数，P(t?i+1)为第t?i+1时刻的网络流量；（3）根据上述网络流量的移动平均值MA(t)，计算移动平均值MA(t)的一次差分值V(t)：V(t)=MA(t)?MA(t?1)其中MA(t?1)为(t?1)时刻的网络流量移动平均值；（4）根据上述一次差分值V(t)，计算移动平均值的二次差分值A(t)：A(t)=V(t)?V(t?1)其中V(t?1)为(t?1)时刻的一次差分值；（5）根据上述一次差分值V(t)的曲线与二次差分值A(t)的曲线进行网络流量预测，若二次差分值A(t)曲线出现峰值，则预测网络流量在二次差分值A(t)曲线出现峰值时刻以后的1/2周期后再次出现峰值；若一次差分值V(t)的曲线出现峰值，则预测网络流量在一次差分值V(t)的曲线出现峰值时刻以后...
【技术特征摘要】
1.一种网络流量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤: (1)从存储的网络流量数据中读取当前时刻以前的网络流量p(t)，t为采样时刻； (2)设定一个移动平均值的计算周期N，N的取值范围为5~250，计算网络流量P(t)的移动平均值MA (t): 2.—种网络流量预测装置，其特征在于，该预测装置包括:流量采集器和监控服务器；其中: ...
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