摘 要
随着通信技术的迅猛发展，网络流量呈现爆炸式增长，其复杂性和不确定性对网络资源管理提出了严峻挑战。为应对这一问题，本文聚焦于通信网络中的流量预测与分析，旨在通过构建高效、精准的预测模型，优化网络资源配置并提升系统性能。研究基于大数据分析和机器学习方法，提出了一种融合时间序列特征提取与深度神经网络的混合预测框架。该框架能够有效捕捉网络流量的动态变化规律及潜在模式，并结合多源数据进行综合建模。实验结果表明，所提方法在预测精度和鲁棒性方面显著优于传统方法，特别是在高负载和非线性场景下表现出更强的适应能力。此外，本文还深入探讨了流量分布特性及其对网络性能的影响机制，揭示了流量波动与服务质量之间的内在联系。
关键词：网络流量预测 混合预测框架 多尺度特征分析
Abstract
With the rapid development of communication technology, network traffic presents an explosive growth, and its complexity and uncertainty pose a severe challenge to network resource management. In order to cope with this problem, this paper focuses on the traffic prediction and analysis in the communication network, aiming to optimize the network resource allocation and improve the system performance by building an efficient and accurate prediction model. Based on big data analysis and machine learning methods, we propose a hybrid prediction fr amework integrating time-series feature extraction and deep neural networks. The fr amework can effectively capture the dynamic change law and potential mode of network traffic, and conduct comprehensive modeling combined with multi-source data. Experimental results show that the proposed method significantly outperforms traditional methods in terms of prediction accuracy and robustness, especially showing greater adaptation in high load and nonlinear scenarios. Furthermore, we deeply explore the traffic distribution characteristics and their influence mechanism on network performance, revealing the intrinsic connection between traffic fluctuations and quality of service.
Keyword:Network Traffic Prediction Hybrid Prediction fr amework Multi-scale Feature Analysis
目 录
1绪论 1
1.1通信网络流量预测的研究背景 1
1.2流量预测与分析的意义探讨 1
1.3国内外研究现状综述 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2通信网络流量特性分析 2
2.1流量数据的采集与预处理 2
2.2流量的时间序列特征提取 3
2.3空间分布特性及其影响因素 3
2.4异常流量模式识别方法 4
2.5特性分析对预测模型的支持 4
3流量预测模型与算法研究 5
3.1常见预测模型的适用性分析 5
3.2基于机器学习的流量预测方法 5
3.3深度学习在流量预测中的应用 6
3.4模型优化与参数调优策略 6
3.5预测精度评估指标体系 7
4流量分析与实际应用案例 7
4.1实际网络环境中的流量监测 7
4.2流量预测结果的验证与分析 8
4.3应用场景下的性能优化策略 8
4.4流量管理与资源分配方案设计 9
4.5案例研究与经验总结 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
随着通信技术的迅猛发展，网络流量呈现爆炸式增长，其复杂性和不确定性对网络资源管理提出了严峻挑战。为应对这一问题，本文聚焦于通信网络中的流量预测与分析，旨在通过构建高效、精准的预测模型，优化网络资源配置并提升系统性能。研究基于大数据分析和机器学习方法，提出了一种融合时间序列特征提取与深度神经网络的混合预测框架。该框架能够有效捕捉网络流量的动态变化规律及潜在模式，并结合多源数据进行综合建模。实验结果表明，所提方法在预测精度和鲁棒性方面显著优于传统方法，特别是在高负载和非线性场景下表现出更强的适应能力。此外，本文还深入探讨了流量分布特性及其对网络性能的影响机制，揭示了流量波动与服务质量之间的内在联系。
关键词：网络流量预测 混合预测框架 多尺度特征分析
Abstract
With the rapid development of communication technology, network traffic presents an explosive growth, and its complexity and uncertainty pose a severe challenge to network resource management. In order to cope with this problem, this paper focuses on the traffic prediction and analysis in the communication network, aiming to optimize the network resource allocation and improve the system performance by building an efficient and accurate prediction model. Based on big data analysis and machine learning methods, we propose a hybrid prediction fr amework integrating time-series feature extraction and deep neural networks. The fr amework can effectively capture the dynamic change law and potential mode of network traffic, and conduct comprehensive modeling combined with multi-source data. Experimental results show that the proposed method significantly outperforms traditional methods in terms of prediction accuracy and robustness, especially showing greater adaptation in high load and nonlinear scenarios. Furthermore, we deeply explore the traffic distribution characteristics and their influence mechanism on network performance, revealing the intrinsic connection between traffic fluctuations and quality of service.
Keyword:Network Traffic Prediction Hybrid Prediction fr amework Multi-scale Feature Analysis
目 录
1绪论 1
1.1通信网络流量预测的研究背景 1
1.2流量预测与分析的意义探讨 1
1.3国内外研究现状综述 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2通信网络流量特性分析 2
2.1流量数据的采集与预处理 2
2.2流量的时间序列特征提取 3
2.3空间分布特性及其影响因素 3
2.4异常流量模式识别方法 4
2.5特性分析对预测模型的支持 4
3流量预测模型与算法研究 5
3.1常见预测模型的适用性分析 5
3.2基于机器学习的流量预测方法 5
3.3深度学习在流量预测中的应用 6
3.4模型优化与参数调优策略 6
3.5预测精度评估指标体系 7
4流量分析与实际应用案例 7
4.1实际网络环境中的流量监测 7
4.2流量预测结果的验证与分析 8
4.3应用场景下的性能优化策略 8
4.4流量管理与资源分配方案设计 9
4.5案例研究与经验总结 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
