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在信息时代，吞吐量预测作为网络通信领域的一项关键技术，对于网络资源优化、服务质量保证等方面具有重要意义，近年来，国外学者在吞吐量预测方法领域进行了深入的研究，提出了多种新颖的预测模型和算法，本文将介绍国外学者在吞吐量预测方法领域的主要研究成果。
基于统计模型的预测方法
1、自回归模型（AR模型）
自回归模型是一种基于历史数据的预测方法，通过分析过去一段时间内数据的变化趋势，预测未来的数据，国外学者在吞吐量预测方面，广泛应用了AR模型及其变体，如自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
2、时间序列分析模型
时间序列分析模型是研究时间序列数据的统计方法，通过分析时间序列数据的自相关性、季节性、趋势性等特征，预测未来的数据，国外学者在吞吐量预测方面，广泛应用了时间序列分析模型，如指数平滑模型（ES）、季节性分解模型（STL）等。
基于机器学习的预测方法
1、支持向量机（SVM）
支持向量机是一种基于统计学习理论的预测方法，通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据分离，国外学者在吞吐量预测方面，将SVM应用于网络流量预测，取得了较好的效果。
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2、人工神经网络（ANN）
人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的非线性映射能力，国外学者在吞吐量预测方面，广泛应用了人工神经网络，如前馈神经网络（FFNN）、卷积神经网络（CNN）等。
3、深度学习
深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，通过构建多层的神经网络，实现复杂函数的映射，国外学者在吞吐量预测方面，将深度学习应用于网络流量预测，取得了显著的成果。
基于数据挖掘的预测方法
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种挖掘数据间关联性的方法，通过分析历史数据，找出具有较强关联性的规则，国外学者在吞吐量预测方面，将关联规则挖掘应用于网络流量预测，为预测模型提供辅助信息。
2、聚类分析
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聚类分析是一种将数据划分为若干个类别的数据挖掘方法，通过分析数据间的相似性，将具有相似性的数据归为一类，国外学者在吞吐量预测方面，将聚类分析应用于网络流量预测，为预测模型提供辅助信息。
基于混合模型的预测方法
1、集成学习
集成学习是一种将多个预测模型组合在一起，提高预测精度的方法，国外学者在吞吐量预测方面，将集成学习方法应用于网络流量预测，如Bagging、Boosting等。
2、多模型融合
多模型融合是一种将多个预测模型的结果进行综合，提高预测精度的方法，国外学者在吞吐量预测方面，将多模型融合方法应用于网络流量预测，如加权平均、投票法等。
国外学者在吞吐量预测方法领域取得了丰硕的成果，为我国相关领域的研究提供了有益的借鉴，随着网络环境的日益复杂，吞吐量预测方法仍需不断创新和完善，在我国，相关学者应继续深入研究，推动吞吐量预测技术的发展。
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