计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
13期
71-74
,共4页
用户行为%流量预测%ARIMA模型%时间序列%网络流量%短相关性
用戶行為%流量預測%ARIMA模型%時間序列%網絡流量%短相關性
용호행위%류량예측%ARIMA모형%시간서렬%망락류량%단상관성
不同日期同一时刻的网络流量存在相关性和突发性.为准确预测网络流量,提出一种短相关ARIMA模型.对模型定阶后,运用改进的建模方法推导模型参数,使参数随样本数据的变化而更新.实验结果表明,与AR模型和ARIMA模型相比,该模型能更好地描述网络的相关性和自相似性,预测精度较高.
不同日期同一時刻的網絡流量存在相關性和突髮性.為準確預測網絡流量,提齣一種短相關ARIMA模型.對模型定階後,運用改進的建模方法推導模型參數,使參數隨樣本數據的變化而更新.實驗結果錶明,與AR模型和ARIMA模型相比,該模型能更好地描述網絡的相關性和自相似性,預測精度較高.
불동일기동일시각적망락류량존재상관성화돌발성.위준학예측망락류량,제출일충단상관ARIMA모형.대모형정계후,운용개진적건모방법추도모형삼수,사삼수수양본수거적변화이경신.실험결과표명,여AR모형화ARIMA모형상비,해모형능경호지묘술망락적상관성화자상사성,예측정도교고.
