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随着互联网技术的飞速发展，网络流量管理已成为保障网络服务质量的关键因素，在众多网络流量管理技术中，吞吐量预测是至关重要的环节，本文将梳理国外学者在吞吐量预测领域的研究进展与成果，旨在为我国相关领域的研究提供参考。
吞吐量预测的基本概念
吞吐量预测是指在网络环境中，根据历史流量数据，预测未来一段时间内的网络流量状况，通过预测网络流量，可以优化网络资源配置，提高网络服务质量。
国外学者提出的吞吐量预测方法
1、基于时间序列的预测方法
（1）自回归模型（AR）：自回归模型是一种常用的线性模型，通过分析历史数据中的自相关性来预测未来值，国外学者在AR模型的基础上，提出了许多改进方法，如ARIMA、ARMAX等。
（2）指数平滑法：指数平滑法是一种常用的非线性模型，通过赋予近期数据更大的权重来预测未来值，国外学者对指数平滑法进行了深入研究，提出了多种改进方法，如Holt-Winters指数平滑法等。
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2、基于机器学习的预测方法
（1）支持向量机（SVM）：支持向量机是一种有效的分类和回归方法，通过寻找最佳的超平面来预测目标值，国外学者将SVM应用于吞吐量预测，取得了较好的效果。
（2）随机森林（RF）：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测精度，国外学者在吞吐量预测中应用随机森林，取得了显著的成果。
（3）深度学习：深度学习是一种模拟人脑神经网络的学习方法，通过多层神经网络提取特征，实现对复杂问题的预测，近年来，国外学者将深度学习应用于吞吐量预测，取得了显著的成果，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3、基于混合模型的预测方法
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（1）灰色预测模型：灰色预测模型是一种非参数模型，通过对历史数据的处理，建立灰色预测模型来预测未来值，国外学者将灰色预测模型与其他预测方法相结合，如ARIMA、SVM等，提高了预测精度。
（2）数据包络分析（DEA）：数据包络分析是一种非参数方法，通过比较多个决策单元的相对效率来预测未来值，国外学者将DEA与其他预测方法相结合，如灰色预测模型等，取得了较好的效果。
国外学者在吞吐量预测领域取得了丰富的成果，针对不同的应用场景和数据特点，学者们提出了多种预测方法，包括基于时间序列、机器学习和混合模型的方法，这些方法在提高预测精度和实用性方面取得了显著成效，在实际应用中，仍需根据具体情况进行优化和改进，以适应不断变化的网络环境。
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