Prévision du trafic Web à l'aide du modèle de série chronologique Prophet

Le trafic Web est la quantité de données envoyées et reçues par les visiteurs d'un site Web et représente la plus grande partie du trafic Internet. La prévision du flux de trafic Internet dépend fortement des données de trafic historiques et en temps réel collectées à partir de diverses sources de surveillance du flux Internet. Avec la prolifération des capteurs de trafic traditionnels et des nouvelles technologies de capteurs de trafic émergentes, les données de trafic explosent, et nous sommes entrés dans l'ère du big data du trafic Internet. La gestion et le contrôle du trafic Internet, guidés par le big data, deviennent une nouvelle tendance. Bien qu'il existe déjà de nombreux systèmes et modèles de prévision du flux de trafic Internet, la plupart utilisent des modèles de trafic peu profonds et sont encore quelque peu insatisfaisants. Cela nous incite à reconsidérer le modèle de prévision du flux de trafic Internet basé sur des modèles d'architecture profonde avec une telle quantité riche de données de trafic Internet. L'ARIMA est une technique de prévision existante qui prédit les valeurs futures d'une série en se basant entièrement sur sa propre inertie. Les méthodes de prévision du flux de trafic existantes utilisent principalement des modèles de prévision de trafic simples et sont encore insatisfaisantes pour de nombreuses applications du monde réel. Nous avons maintenant proposé le modèle de série chronologique Prophet pour la prévision du trafic Web.