基于趋势方差归一化的非平稳网络流量预测方法及系统

本发明公开了一种基于趋势方差归一化的非平稳网络流量预测方法及系统，主要解决现有技术难以准确构建非平稳网络流量预测模型，无法精准预测网络流量的问题。其实现方案包括：采集非平稳网络流量数据集，划分训练集和测试集；构建包括预处理模块、参数预测器模块、网络流量预测模块的非平稳网络流量预测模型，用于将数据集中的非平稳网络流量序列处理为不同尺度下的平稳网络流量序列，预测非平稳网络流量序列的特征参数，获取最终非平稳网络流量预测序列；将训练集输入到非平稳网络流量预测模型中，对其进行迭代训练；将测试集输入到训练好的预测模型中输出预测的非平稳网络流量序列。本发明能提高非平稳网络流量预测的准确度和鲁棒性，可用于网络优化、路由及负载均衡设计。