基于量子遗传算法的FARIMA模型网络流量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于量子遗传算法的FARIMA模型网络流量预测方法，包括以下步骤：对网络流量数据进行滤波，去除干扰数据；对预处理后的数据求均值，用预处理后的数据与均值做差，进行零均值化；估计FARIMA模型分数差分参数d；对零均值化数据进行d阶差分滤波；估计FARIMA模型分数差分参数参数p和q；应用估计FARIMA模型对流量数据进行预测。本发明的优点是：全局寻优的能力非常好，非常适合进行网络流量预测。对于提高网络的运行速度以及网络利用率是有明显帮助，可以减少其预测的平均绝对误差和均方根误差，提高了网络流量预测的准确性。