一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法

本发明公开了一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法，包括以下步骤：S1.对于存在网络连接的两个网关设备，统计第一时间段内的历史网络流量数据，得到两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量序列；S2.利用NA‑MEMD算法对、进行分解，然后判断和之间是否存在强关联性；S3.根据和之间是否存在强关联性，训练网络流量预测模型：S4.利用训练好的网络流量预测模型进行网络流量预测。本发明能够通往历史网络流量数据，判断两个网关设备是否具有强关联性，并针对性地进行联合或分类的建模方式，实现网络流量的预测，提高了预测的准确性。