基于Holt-Winters的时间序列预测在大数据监控系统中的分析与应用

基于Holt-Winters的时间序列预测在大数据监控系统中的分析与应用

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

  • 0 引 言
  • 1 Holt-Winters算法
  •   1.1 基本原理
  •     1)加法模型。
  •     2)乘法模型。
  •   1.2 算法的改进
  • 2 大数据监控系统下的预测模型
  •   2.1 大数据监控系统的架构
  •   2.2 Holt-Winters预测模型的构建
  •     2.2.1 初始化参数的确定
  •       1)初始化水平值。
  •       2)初始化趋势值。
  •       3)初始化季节值。
  •     2.2.2 Holt-Winters预测模型流程图
  • 3 实际应用
  •   3.1 实验条件
  •   3.2 结果
  • 4 结束语
  • 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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