论文摘要
针对大数据监控系统对时间序列预测准确性和实时性的需求,以及大数据监控系统中时间序列呈现趋势性和季节性变化的特点,选择Holt-Winters算法建立时间序列预测模型。首先介绍时间序列的概念和特点,然后分析Holt-Winters算法的原理以及预测条件。选取合适的平滑系数是影响Holt-Winters算法预测准确性的关键,结合L-BFGS算法在不同时间区间求最优解,实现动态平滑系数的选取。最后以用户2天的页面访问量作为实验数据,通过相对误差指标的比较分析,验证该算法能满足大数据监控系统对时间序列预测的需求,具有较好的实际应用效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王宇飞,杜天苍
关键词: 时间序列,大数据监控系统,平滑系数
来源: 计算机与现代化 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 北京化工大学信息科学与技术学院,北京石油化工学院信息工程学院
分类号: TP311.13;O211.61
页码: 29-33
总页数: 5
文件大小: 820K
下载量: 323
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