简介:摘要:随着通信技术和互联网的蓬勃发展,网络流量正呈现指数级增长态势。实时监控和有效预测网络流量对维护网络的健康运行至关重要。本文旨在探讨基于大数据技术对通信网络流量进行分析和预测的方法。首先介绍了大数据分析在网络流量领域的应用前景,阐述了采集、存储和处理海量网络流量数据的必要性。其次,论文重点论述了常用的网络流量分析模型,包括基于统计学的时序预测模型和基于机器学习的智能预测模型。最后,文章提出了一种针对复杂网络拓扑结构的分层混合预测框架,力求达到精准预测和及时调配网络资源的目标。该框架将为通信运营商提供高效管理网络的新思路。
简介:摘要:随着信息技术的发展,工程检测领域产生了大量异构且复杂的数据资源。如何利用这些海量数据开展精准分析和可靠预测,已成为提升工程检测效率和决策支持能力的关键所在。本文将从工程检测大数据的特征及其分析需求出发,系统探讨了基于大数据的分析方法和预测模型构建技术,为工程检测智能化转型提供了有益参考。