流量变化判断方法
流量变化判断主要通过实时数据采集、历史基线比较和机器学习预测实现，结合发布时间序列分析异常波动。
核心判断流程
- 实时采集与时间序列构造：根据网络流量的采集时刻（如发布时间），构建时间序列，检测新增数据点是否偏离正常曲线，支持异常判断。
- 基线模型比较：建立“带宽日历”或历史基线（如忙闲时段规律），将当前流量与基线对比，识别下降、激增或周期性变化。
- 异常检测机制：使用行为分析工具比较实时流量与基线，若偏差超过阈值（如热点事件触发），视为变化信号，并提供优化建议。
预测与聚类技术支持
- 监督学习预测：采用线性回归、ARIMA、LSTM或RNN分析流量增长趋势和未来变化，LSTM在拟合曲线和预测准确性上优于ARIMA。
- 非监督学习聚类：k-means聚类相似流量曲线，挖掘规律；结合SVM分类，根据特征预测特定时间流量。
- 准确性评估：重复模拟比对结果，利用历史数据验证连贯性；高质量数据是关键，若无类似网络数据，则用电信预测方法估计。
标签合适性评估
标签合适性指流量分类的准确度（如正常/异常、应用类型），通过机器学习方法评估：
- 特征提取与分类：从TCP连接提取41个特征（如duration、src_bytes），使用CNN+RNN或DNN自动学习高维特征，提高识别率。
- 性能指标：比较预测曲线与实际数据，评估拟合度和趋势准确性；行为分析结合AI/ML判断标签是否匹配基线变化。
- 优化建议：实时检测PTN流量异常，提供带宽调整策略，确保标签反映真实流量模式。
这些方法适用于PTN网络、主干链路等场景，提高带宽利用率并降低阻塞风险。
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