一种基于最优模型选择的流量预测方法

刘倩玉; 叶春明

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本文提出一种基于ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model)最优模型选择的流量预测方法。该方法建立流量序列对应的ARMA模型集,利用OPTICS和K-Means两种聚类算法对序列分类。通过对基于模型集的最佳预测结果和序列分类的分析,建立序列分类与模型之间的对应关系,并利用对应关系选择针对序列类型的最优模型预测。实验表明该方法预测结果具有良好的精确度和稳定性。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2016年第2期|48-53|共6页
作者
刘倩玉; 叶春明;
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作者单位

安徽大学计算机科学与技术学院;

合肥电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.06;
关键词
流量预测; 模型选择; ARMA; K-means聚类算法; OPTICS聚类;

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