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摘要：本发明多模态网络流量预测系统，流量检测模块检测多模态子网络的数据参数，经数据清洗、Z‑score参数异常检测、卡方检验进入流量获取模块，根据流量参数的阈值、变动率、持续时间进行异常检测与分类，异常流量时，获取相邻子网络流量参数，验证异常流量的可信度；历史流量获取模块调取同一子网络的历史流量数据，根据时间序列、空间序列分别设置权重；所述流量预测模块采用时间序列分析方法，对子网络流量趋势进行预测，采用数据融合算法对多个子网络的流量整合、处理，预测总体流量，进入资源优化模块，采用拥塞控制算法对优化子网络性能，判断邻近子网络已用资源、剩余资源，择一分配到邻近子网络链路进行优化任务配置，实现子网络流量均衡。
主权项：1.多模态网络流量预测系统，包括流量检测模块、流量获取模块、历史流量获取模块、流量预测模块，其特征在于，所述流量检测模块检测多模态子网络的数据出速度、数据入速度、带宽、带宽利用率，经数据清洗、Z-score参数异常检测、卡方检验进入流量获取模块；所述流量获取模块采取深度优先策略DFS主动获取子网络的数据，根据流量参数的阈值、变动率、持续时间进行异常检测与分类，划分为正常流量和异常流量，异常流量时，获取相邻子网络流量参数，验证异常流量的可信度；所述历史流量获取模块调取同一子网络的历史流量数据，根据时间序列、空间序列分别设置权重；所述流量预测模块采用时间序列分析方法，对子网络流量趋势进行预测，采用数据融合算法对多个子网络的流量整合、处理，预测总体流量。
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百度查询： 河南省信息咨询设计研究有限公司 多模态网络流量预测系统
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