本發(fā)明公開了一種基于事件關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法，步驟如下：步驟1、采集原始數(shù)據(jù)流或流采樣數(shù)據(jù)；步驟2、分析事件信息和流量信息；步驟3、使用運(yùn)行周期中的節(jié)點(diǎn)事件序列與流量特征序列建立訓(xùn)練集；步驟4、持續(xù)采集數(shù)據(jù)，根據(jù)協(xié)議分析，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)單節(jié)點(diǎn)或全網(wǎng)流量。本發(fā)明還公開了基于事件關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊；數(shù)據(jù)建模模塊：將數(shù)據(jù)建立以節(jié)點(diǎn)相關(guān)的特征；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測(cè)模塊：使用流量特征和節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)后續(xù)流量趨勢(shì)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)事件相關(guān)型網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測(cè)，解決了傳統(tǒng)時(shí)序預(yù)測(cè)方法在流量的時(shí)序和周期上存在的失效問題，可以廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。