| 基于Prophet-DeepAR模型的Web流量预测 |
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| 引用本文： | 闫龙川,李妍,宋浒,邹昊东,王丽君.基于Prophet-DeepAR模型的Web流量预测[J].广西师范大学学报(自然科学版),2022,40(3):172-184. |
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| 作者姓名： | 闫龙川 李妍 宋浒 邹昊东 王丽君 |
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| 作者单位： | 国家电网有限公司 信息通信分公司,北京100761,国网江苏省电力有限公司 信息通信分公司,江苏 南京211106,国网电力科学研究院有限公司,江苏 南京210024 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司科技项目(5700-202018194A-0-0-00)；;国家自然科学基金(61972118)； |
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| 摘 要： | Web流量预测一直是数据中心网络的热点问题，对于提高网络服务质量具有重要意义。由于Web流量具有非线性、自相关性和周期性等复杂特点，对其准确预测有很大的挑战性。为充分挖掘出Web流量的可预测信息，同时使预测模型具有充分的可解释性和可配置性，本文提出一种基于Prophet和深度自回归(DeepAR)的组合预测模型。其中，Prophet是基于时序分解的加性模型，对Web流量的趋势、季节性周期、节假日信息进行建模。同时，使用基于概率预测的DeepAR模型对Prophet残差隐含的自回归信息建模，捕获长短期依赖关系，以减低Prophet残差的方差，并充分捕获Web流量的自回归信息。在真实的Web流量数据集上进行验证实验，结果表明在RMSE和MAE两项评价指标上均优于对比模型，验证了该组合模型的有效性。
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| 关 键 词： | 时间序列 Web流量预测 Prophet模型 深度学习 自回归 |
Web Traffic Prediction Based on Prophet-DeepAR |
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| YAN Longchuan,LI Yan,SONG Hu,ZOU Haodong,WANG Lijun.Web Traffic Prediction Based on Prophet-DeepAR[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2022,40(3):172-184. |
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| Authors: | YAN Longchuan LI Yan SONG Hu ZOU Haodong WANG Lijun |
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