探讨吞吐量预测方法时，通常排除的技术包括：历史数据直接关联、简单线性回归、时间序列分析。这些方法因无法适应复杂网络环境和变化趋势，故不在主流吞吐量预测实践中应用。
本文目录导读：
随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，吞吐量预测在各个领域都发挥着越来越重要的作用，在众多吞吐量预测方法中，有一些技术并未被广泛应用，甚至被排除在外，本文将探讨这些被排除的吞吐量预测方法，分析其优缺点，并探讨其在未来应用中的可能性。
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被排除的吞吐量预测方法
1、经验公式法
经验公式法是一种基于历史数据，通过统计分析建立预测模型的方法，该方法简单易用，但存在以下局限性：
（1）模型通用性差：经验公式法需要针对不同场景和数据进行调整，难以实现通用性。
（2）预测精度较低：由于经验公式法主要依赖于历史数据，当数据发生较大变化时，预测精度会受到影响。
2、专家系统法
专家系统法是一种基于领域专家知识和经验的预测方法，该方法具有以下特点：
（1）预测精度较高：专家系统法能够充分利用领域专家的知识和经验，提高预测精度。
（2）通用性强：专家系统法可以应用于不同领域，具有较强的通用性。
专家系统法也存在以下问题：
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（1）构建成本高：专家系统法的构建需要大量人力、物力和财力投入。
（2）更新困难：专家系统法需要定期更新专家知识和经验，以适应不断变化的环境。
3、灰色预测法
灰色预测法是一种基于灰色系统理论，通过分析数据变化趋势进行预测的方法，该方法具有以下优点：
（1）预测精度较高：灰色预测法能够较好地处理小样本数据，提高预测精度。
（2）计算简单：灰色预测法的计算过程相对简单，易于实现。
灰色预测法也存在以下问题：
（1）模型参数选取困难：灰色预测法需要根据具体问题选取合适的模型参数，但参数选取具有一定的主观性。
（2）预测结果受数据质量影响较大：当数据质量较差时，灰色预测法的预测结果可能会出现较大偏差。
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4、模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论，通过模糊评价和综合决策进行预测的方法，该方法具有以下优点：
（1）适用于复杂系统：模糊综合评价法能够较好地处理复杂系统的预测问题。
（2）预测精度较高：模糊综合评价法能够提高预测结果的可靠性。
模糊综合评价法也存在以下问题：
（1）模型参数选取困难：模糊综合评价法需要根据具体问题选取合适的模型参数，但参数选取具有一定的主观性。
（2）计算复杂：模糊综合评价法的计算过程相对复杂，不易实现。
本文探讨了被排除的吞吐量预测方法，分析了它们的优缺点，这些方法虽然具有一定的应用价值，但在实际应用中存在一些局限性，随着人工智能、大数据等技术的发展，未来吞吐量预测方法将更加多样化，有望解决现有方法的不足，提高预测精度，针对被排除的方法，我们也可以通过改进模型、优化算法等方式，提高其应用价值。
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