1.一种基于模型的的流量异常监测方法，其特征在于，所述流量异常监测方法包括：采集流量监测数据作为样本数据，其中，所述流量监测数据为监测网络上传输的数据量；

基于所述样本数据和预置自回归移动平均模型，计算所述自回归移动平均模型的模型参数；

根据所述模型参数，构建所述自回归移动平均模型对应的模型函数；

获取所述样本数据对应的历史时间，并根据所述模型函数计算所述历史时间对应的流量预测值，得到第一预测值；

基于所述第一预测值、所述样本数据中对应的实际值及预置卡尔曼滤波算法，计算所述模型函数所输出的流量理论值与实际值的协方差矩阵；

通过所述模型函数对待测时间的流量值进行流量预测计算，得到第二预测值；

根据所述协方差矩阵，计算待测时间的流量波动范围；

监测待测时间对应的实际流量值，判断所述实际值是否超过所述流量波动范围；

若所述实际值超过所述流量波动范围，则确定待测时间流量异常。

2.如权利要求1所述的流量异常监测方法，其特征在于，所述基于所述样本数据和预置自回归移动平均模型，计算所述自回归移动平均模型的模型参数包括：将所述样本数据按时间先后顺序排列，得到所述样本数据的时间序列；

计算所述时间序列的自相关函数和偏自相关函数，并基于所述自相关函数和所述偏自相关函数的计算结果及预置规则，建立相应的自回归移动平均模型；

采用极大似然函数计算所述自回归移动平均模型的模型参数，得到所述自回归移动平均模型的函数参数。

3.如权利要求2所述的流量异常监测方法，其特征在于，在所述计算所述时间序列的自相关函数和偏自相关函数的步骤之前，还包括：检测所述时间序列是否为平稳序列；

若所述时间序列不为平稳序列，则对所述时间序列进行差分处理，获取所述时间序列的平稳序列，其中，所述差分处理为计算所述时间序列中相邻两个时间节点的流量差值，即Wt-i＝Wt-Wi，式中的Wt、Wi表示所述时间序列中相邻两个时间节点的流量值，Wt-i表示相邻两个时间节点的流量差值。

4.如权利要求1所述的流量异常监测方法，其特征在于，在所述根据所述模型参数，构建所述自回归移动平均模型对应的模型函数的步骤之后，还包括：计算所述样本数据与所述第一预测值的差值，并按时间先后顺序对所述差值进行排列，得到所述第一预测值的残差序列；

检验所述残差序列是否为白噪声序列；

若所述残差序列为白噪声序列，则设定所述模型函数用于计算流量的预测值。

5.如权利要求1所述的流量异常监测方法，其特征在于，所述基于所述第一预测值、所述样本数据中对应的实际值及预置卡尔曼滤波算法，计算所述模型函数所输出的流量理论值与实际值的协方差矩阵包括：基于所述第一预测值及所述样本数据中对应的实际值，根据预置卡尔曼滤波算法建立所述第一预测值对应的卡尔曼滤波状态更新方程；

根据所述卡尔曼滤波状态更新方程，计算所述第一预测值的协方差矩阵。

6.如权利要求5所述的流量异常监测方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波状态更新方程表达式如下：Xt＝GXt-1，Pt＝GPt-1Gt；

其中，G表示卡尔曼增益矩阵，P表示协方差，X表示上一时刻的预测值，t表示时间。

7.如权利要求1所述的流量异常监测方法，其特征在于，所述自回归移动平均模型的表达式如下：其中，Wt表示t时刻的流量实际值；γ1、ρj表示模型参数；αt表示t时刻流量的预测值与观测值的干扰项；p表示自回归模型函数 的阶次；q表示移动平均模型函数的阶次。

8.一种基于模型的流量异常监测装置，其特征在于，所述流量异常监测装置包括：采集模块，用于采集流量监测数据作为样本数据，其中，所述流量监测数据为监测网络访问量的数据；

第一计算模块，用于基于所述样本数据和预置自回归移动平均模型，计算所述自回归移动平均模型的模型参数；

构建模块，用于根据所述模型参数，构建所述自回归移动平均模型对应的模型函数；

第二计算模块，用于获取所述样本数据对应的历史时间，并根据所述模型函数计算所述历史时间对应的流量预测值，得到第一预测值，所述第一预测值包括所述历史时间中各时间点输入所述模型函数得到的流量理论值；

第三计算模块，用于基于所述第一预测值、所述样本数据中对应的实际值及预置卡尔曼滤波算法，计算所述模型函数所输出的流量理论值与实际值的协方差矩阵；

第四计算模块，用于通过所述模型函数对待测时间的流量值进行流量预测计算，得到第二预测值；

第五计算模块，用于根据所述协方差，计算待测时间的流量波动范围；

判断模块，用于监测待测时间对应的实际流量值，判断所述实际值是否在所述流量波动范围内；

判定模块，用于若所述实际值不在所述流量波动范围内，则判定待测时间流量异常。

9.一种基于模型的流量异常监测设备，其特征在于，所述流量异常监测设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的流量异常监测程序，所述流量异常监测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的流量异常监测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于模型的流量异常监测监测程序，所述流量异常监测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的流量异常监测方法的步骤。