陳華峰++劉家寧

摘 要： 無線網(wǎng)絡(luò)流量受到上網(wǎng)成本、上網(wǎng)行為等因素的綜合作用，具有隨機(jī)性和周期性變化的特點(diǎn)，針對單一模型不能全面描述該變化特點(diǎn)的難題，提出基于組合優(yōu)化理論的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。首先采用自回歸積分滑動平均模型進(jìn)行建模，找出無線網(wǎng)絡(luò)流量的周期性變化規(guī)律，然后采用相關(guān)向量機(jī)進(jìn)行建模，找出無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)，最后將它們的預(yù)測結(jié)果組合在一起進(jìn)行單步和多步的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測實驗。實驗結(jié)果表明，該模型可以同時對隨機(jī)性和周期性變化特點(diǎn)進(jìn)行描述，預(yù)測精度高于單一自回歸積分滑動平均模型或者相關(guān)向量機(jī)。

關(guān)鍵詞： 無線網(wǎng)絡(luò)； 自回歸積分滑動平均模型； 建模與預(yù)測； 組合優(yōu)化理論

中圖分類號： TN92?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）23?0043?04

Modeling and forecast of wireless network traffic

based on combinatorial optimization theory

CHEN Huafeng1， 2， LIU Jianing3

（1. School of Information Science and Technology， Hainan Normal University， Haikou 571158， China；

2. College of Qionghai Distance Education， Hainan Open University， Qionghai 571400， China；

3. Information Network and Data Center， Hainan Normal University， Haikou 571100， China）

Abstract： Since the wireless network traffic is synthetically affected by the factors of online cost and online behavior， it has the characteristics of randomness and periodic variation. To solve the difficulty that the single model can′t describe the change characteristic comprehensively， a wireless network traffic prediction model based on combinatorial optimization theory is put forward. The autoregressive integral moving average model is used to build the proposed model to find out the periodic variation rule of the wireless network traffic， the relevance vector machine is used to establish the model to find out the random variation characteristics of the wireless network traffic， and then the two prediction results are combined to realize the single step and multi?step wireless network traffic prediction experiments. The results show that the proposed model can describe the characteristics of randomness and periodic variation， and its prediction accuracy is higher than that of the single autoregressive integral moving average model or correlation vector machine.

Keywords： wireless network； autoregressive integral moving average model； modeling and prediction； combinatorial optimization theory

0 引 言

隨著無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的拓寬，無線網(wǎng)絡(luò)用戶急劇增加，無線網(wǎng)絡(luò)流量大幅度增加，無線網(wǎng)絡(luò)的有效管理變得十分重要[1]。無線網(wǎng)絡(luò)流量的建模與預(yù)測可以幫助管理部門掌握人們的上網(wǎng)規(guī)律，提前掌握無線網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢，因此建立高精度的預(yù)測模型具有重要的實際意義[2]。

最初人們采用多元線性回歸模型對無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析，建立無線網(wǎng)絡(luò)流量的回歸模型，并對將來無線網(wǎng)絡(luò)流量值進(jìn)行估計[3]，該模型基于無線網(wǎng)絡(luò)流量呈線性增長的變化特點(diǎn)進(jìn)行回歸預(yù)測，對于小規(guī)模無線網(wǎng)絡(luò)來說，預(yù)測精度高，而對于大規(guī)模、復(fù)雜無線網(wǎng)絡(luò)流量，預(yù)測精度低[4?5]。隨后有學(xué)者提出了采用自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）對無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析，將無線網(wǎng)絡(luò)流量歷史值作為一個時間序列，找到數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測[6]，其與多元線性回歸模型相似，不能反映無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)變化特性[7]。最近，有學(xué)者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等對無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行建模[8?10]，它們可以反映無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)，但無法對無線網(wǎng)絡(luò)流量的周期性變化特點(diǎn)進(jìn)行描述，因此存在一定的局限性[11]。

針對無線網(wǎng)絡(luò)流量復(fù)雜變化的特點(diǎn)，為了解決單一模型預(yù)測精度低的難題，提出基于組合優(yōu)化理論的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型（ARIMA?RVM），首先采用自回歸積分滑動平均模型進(jìn)行建模，然后采用相關(guān)向量機(jī)進(jìn)行建模，最后采用單步和多步預(yù)測實驗分析其性能。

2 ARIMA?RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量建模與預(yù)測

（1） 對一個無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行分析，并采用網(wǎng)絡(luò)流量采集設(shè)備得到一段時間內(nèi)的流量變化值。

（2） 采用ARIMA對無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行建模，對其周期性變化特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測值與實際值估計ARIMA預(yù)測誤差。

（3） ARIMA預(yù)測誤差包含無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)，因此采用RVM對ARIMA預(yù)測誤差進(jìn)行建模與預(yù)測，對無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)進(jìn)行描述。

（4） 將ARIMA與RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測值組合在一起，得到無線網(wǎng)絡(luò)流量的最終預(yù)測值。

綜上所述可知，ARIMA?RVM的無線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的工作框架如圖1所示。

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 無線網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)

采用某公司的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、每小時的流量值作為實驗對象，共得到500個樣本，具體如圖2所示，其中200個樣本作為測試數(shù)據(jù)。無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果的均方根誤差（RMSE）和相對百分比誤差（MAPE）定義為：

[RMSE=1nt=1nyt-yt2] （21）

[MAPE=1nt=1nyt-ytyt×100%] （22）

式中：[yt]和[yt]為真實值和估計值。

3.2 結(jié)果與分析

ARIMA?RVM，ARIMA以及RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量的單步預(yù)測結(jié)果如圖3所示。從圖3的預(yù)測值與實際值的變化曲線可以發(fā)現(xiàn)，ARIMA可以描述無線網(wǎng)絡(luò)流量的整體變化趨勢，預(yù)測誤差變化范圍大，預(yù)測精度低；而RVM僅能描述無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)，預(yù)測誤差變化更大，預(yù)測結(jié)果沒有一點(diǎn)實際應(yīng)用價值；而ARIMA?RVM的預(yù)測值與真實值的變化趨勢相同，預(yù)測誤差十分小，預(yù)測精度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于ARIMA，RVM，這主要是由于ARIMA?RVM集成了ARIMA，RVM的優(yōu)勢，可以對無線網(wǎng)絡(luò)流量的周期性和非線性變化特點(diǎn)進(jìn)行建模與預(yù)測，克服了單一ARIMA以及RVM的不足。

RMSE和MAPE的單步統(tǒng)計結(jié)果見表1。ARIMA?RVM的RMSE要小于ARIMA和RVM，同時MAPE也得到了降低，說明ARIMA?RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度更高。

ARIMA?RVM，ARIMA以及RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量的多步預(yù)測結(jié)果如圖4所示。從圖4可以發(fā)現(xiàn)ARIMA的多步預(yù)測值與實際值的誤差很大，預(yù)測精度大幅度下降，同時RVM已經(jīng)無法對無線網(wǎng)絡(luò)流量變化特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。ARIMA?RVM的多步預(yù)測值與真實值的誤差同樣變大，但預(yù)測誤差相對較小，完全可以滿足無線網(wǎng)絡(luò)流量誤差低于10%的實際應(yīng)用要求，比ARIMA，RVM的性能具有十分明顯的優(yōu)勢，對比結(jié)果證明了ARIMA?RVM的多步無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的有效性，而且預(yù)測結(jié)果十分可信。

RMSE和MAPE的多步統(tǒng)計結(jié)果見表2。從多步預(yù)測結(jié)果的RMSE和MAPE可以發(fā)現(xiàn)，ARIMA?RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果仍然優(yōu)于ARIMA和RVM，主要是由于ARIMA?RVM可以對無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性、周期性進(jìn)行描述，而ARIMA和RVM僅只能描述其中的一種變化特點(diǎn)，無法建立性能優(yōu)異的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。

4 結(jié) 論

無線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且影響因素眾多，使得無線網(wǎng)絡(luò)流量同時具有周期性變化規(guī)律和隨機(jī)性變化的特點(diǎn)，而單一模型只能描述周期性變化點(diǎn)或者隨機(jī)性變化特點(diǎn)，預(yù)測效果比較差。為了全面描述無線網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢，提出基于ARIMA?RVM的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，單步和多步的實驗結(jié)果表明，ARIMA?RVM通過ARIMA預(yù)測無線網(wǎng)流量的周期性變化規(guī)律，從整體上把握無線網(wǎng)絡(luò)流量的變化態(tài)勢，采用RVM對無線網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性進(jìn)行描述，從細(xì)節(jié)上把握其變化特點(diǎn)，獲得較高精度的無線網(wǎng)流量預(yù)測結(jié)果，具有廣泛的應(yīng)用前景。

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