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基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测研究的任务书
任务书
一、标题
基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测研究。
二、研究背景
随着互联网的快速发展，网络在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。网络流量是网络运营商及网络管理员必须要重视的一个关键指标。如何准确地预测网络流量，对于网络服务的质量保障至关重要。传统的预测方法如ARIMA模型、回归模型等已被广泛使用。但在预测不规则波动性较大的时间序列时，这些传统方法的效果并不理想。小波分析技术具有良好的非线性逼近、多分辨率特性和时间频率局部化能力，已经成为了时间序列分析领域的一种重要工具。因此，在网络流量的预测中，小波技术的应用值得探究。
三、研究目的和意义
本研究旨在结合小波技术和ARIMA模型，提高网络流量预测的精度和准确性。通过对小波变换的频域和时域信息分析和处理，通过ARIMA模型对处理后的时间序列进行建模和预测，得到符合实际情况的网络流量预测结果，提高网络服务质量和运营效率。
四、研究内容和方法
1.研究小波分析技术的基本原理和应用方法，探究其在网络流量预测中的作用和应用。
2.建立基于小波分析的网络流量预测模型。对网络流量数据进行小波分解和重构，提取不同的频率系数和相关系数，分别建立ARIMA模型进行预测。
3.利用MATLAB等相关工具进行建模和实现，通过实验数据的分析和比较验证模型的可行性和优越性。
五、预期结果和论文构成
通过本研究，预期可以提高网络流量预测的精度和准确性，为网络服务质量和运营效率提供有效保障。本研究将于大型学术期刊发表，包括以下部分：
1.绪论：介绍研究背景、研究目的、研究方法和研究内容。
2.相关技术和理论：分析小波分析技术原理和应用方法，介绍ARIMA模型的建立和应用。
3.网络流量预测模型设计：详细阐述基于小波技术和ARIMA模型建立网络流量预测模型的设计思想和步骤。
4.模型实现与结果分析：具体讲解MATLAB等相关工具进行模型实现的过程，通过网络流量数据进行实验和分析，验证模型的有效性和优越性。
5.总结与展望：总结研究内容和结果，展望未来研究方向。
六、要求和时间安排
本研究要求深入了解小波分析技术和ARIMA模型在网络流量预测中的应用，编写相关算法并实现。时间安排为三个月，完成时间为2022年6月。
七、参考文献
[1]张曙明，徐桂芳.小波在网络流量分析和预测中的应用.计算机应用，2010，30（5）：1219-1222。
[2]王强，王银忠.基于ARIMA模型的网络流量预测方法[J].计算机系统应用，2011（9）：53-55。
[3]汪涛.小波分析.中国林业出版社,2014.