基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测研究的开题报告_第1页
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基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测研究的开题报告一、选题背景随着互联网的迅速发展，人们对网络的需求不断增加，各种网络应用层出不穷。网络流量作为衡量网络性能和质量的重要指标，对于网络的优化和管理至关重要。因此，网络流量的预测能够为网络规划和管理提供参考和支持。传统的网络流量预测方法主要是基于传统时间序列分析模型，如ARIMA模型，但是此类模型仅能分析线性关系和静态时间序列数据，存在预测误差大、缺乏鲁棒性等问题。因此，需要开展对于网络流量预测的研究。小波分析技术能够对非线性信号进行分析，具有在时间和频率上进行多分辨率分析的能力。因此，将小波分析技术应用于网络流量预测中，可以更准确地分析数据的特征，提高预测精度和鲁棒性。二、研究目的本课题旨在研究基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测方法，以提高网络流量预测的精度和鲁棒性。具体目标如下：1.建立小波分析模型，对网络流量进行特征提取与分析，提高预测精度；2.综合利用小波分析模型与ARIMA模型，建立综合预测模型，提高预测鲁棒性；3.实现基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测算法，进行实验验证。三、研究内容1.对小波分析原理及方法进行研究；2.根据网络流量数据，利用小波分析方法进行网络流量特征提取与分析；3.利用ARIMA模型对网络流量进行预测，并与小波分析方法预测结果进行比较；4.建立基于小波技术和ARIMA模型的综合预测算法，进行网络流量预测，并对实验结果进行验证。四、研究方法1.小波分析原理及方法研究法：包括小波变换、小波包分析、小波多重分辨率分析等；2.网络流量特征提取方法研究法：包括小波变换、小波包分析等方法；3.经典时间序列分析方法研究法：包括ARIMA模型等；4.建立基于小波技术和ARIMA模型的综合预测算法。五、预期成果1.建立基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测模型，提高流量预测精度和鲁棒性；2.实验结果以及对比分析，验证基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测算法的有效性和性能优势；3.开发出一套可用于实际网络流量预测的算法。六、进度安排1.第一阶段：调研和文献综述，包括小波分析、ARIMA模型和网络流量预测的相关文献，时间预计一个月；2.第二阶段：网络流量特征提取及分析方法的研究，时间预计一个月；3.第三阶段：建立基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测算法，

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