1.一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，基于已构建好的网络拓扑、以及该网络拓扑的目标待预测的连续流量序列 ，执行以下步骤S1至步骤S8,获得目标待预测的连续流量序列 的预测流量序列 ；

步骤S1 、对流量序 列 进行归 一化处理，获得归一 化的流量序 列；

步骤S2、构造基于修正因子 的反馈修正函数 ；

步骤S3、初始化反馈修正函数 的反馈因子 ，设 的初始值为 ；

步骤S4、根据归一化的流量序列 、反馈修正函数 、以及反馈修正函数 的反馈因子 ，对归一化的流量序列 中的每个元素施加反馈修正函数 ，获得预处理流量序列 ；

步骤S5、采用窗口滑动一步预测方式对 实施GM(1,1)灰色预测，并按顺序保留每一时刻的窗口滑动预测值；

步骤S6、根据步骤S5的每一时刻的窗口滑动预测值，将每一时刻的窗口滑动预测值分别与其对应在 中下一时刻的流量值做减法对比，获得各个流量序列误差，之后基于预设流量预测的阈值误差值 ，获得三种预测值与真实值的大小关系，其中，判断流量序列误差是否不大于 ，是则确定预测值与真实值差值满足预设范围近似相等，否则进一步判断流量序列误差是否大于0，是则确定预测值大于真实值，否则预测值小于真实值；

步骤S7、当预测值与真实值差值满足预设范围近似相等时，保持下一时刻窗口滑动预测的反馈因子 大小不变，即 ，随后返回执行步骤S4；

当预测值大于真实值时，基于预设反馈因子 的修正梯度 ，更新下一时刻窗口滑动预测的修正因子大小为 ，随后返回执行步骤S4；

当预测值小于真实值时，基于预设反馈因子 的修正梯度 ，更新下一时刻窗口滑动预测的修正因子大小为 ，随后返回执行步骤S4；

步骤S8、将滑动窗口遍历流量序列得到的一系列流量预测结果进行反归一化，得到预测流量序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，步骤S2中，按如下公式构造基于修正因子 的反馈修正函数 ：；

其中，为反馈因子。

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，步骤S4具体为：按如下公式生成预处理流量序 :。

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，步骤S5包括以下子步骤：S5.1、对流量序列 初始化，获得初始化后的流量序列 ；

S5.2、预设滑动预测窗口大小为m，将 中连续相邻的m个流量样本作为每次预测的初始化序列 ： ，其中 ；

S5.3、计算 的一次累加生成序列 ：；

其中，

；

S5.4、按如下公式计算 的紧邻均值生成序列 ：；

其中，

；

S5.5、按如下公式构建 和 的灰色微分方程：；

其中， 为灰色发展系数，为灰色作用量；

S5.6、构建步骤S5.5的灰色微分方程的参数向量 ，并按如下公式利用最小二乘法对其进行求解：，

其中，

， ；

S5.7、根据步骤S5.6求解获得的 、，按如下公式计算灰色微分方程的时间响应函数：；

S5.8、根据步骤S5.7求解得到的 ，按如下公式计算预测结果 ：。

5.根据权利要求4所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，步骤S6中获得三种预测值与真实值的大小关系具体为：S6.1、判断 是否成立，是则确定预测值与真实值差值满足预设范围近似相等；否则执行步骤S6.2；

S6.2、判断 是否成立，是则确定预测值大于真实值，否则预测值小于真实值。

6.根据权利要求5所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，所述网络拓扑结构包括至少一个流量发送节点、以及一个流量接收节点，流量发送节点与流量接收节点之间P2P通信连接。

7.根据权利要求6所述的一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，其特征在于，采用wireshark抓包软件对网络拓扑中的待预测流量进行连续抓取。