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

• 作者: 杜天苍 王宇飞
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 Holt-Winters 大数据监控系统 平滑系数
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜天苍	北京化工大学信息科学与技术学院	33	165	7.0	12.0
5	王宇飞	北京化工大学信息科学与技术学院	2	2	1.0	1.0