改进的基于小波变换和FARIMA模型的网络流量预测算法

基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业
PMI预测
陆文星;任环宇;梁昌勇;李克卿
【期刊名称】《工业工程》
【年(卷),期】2024(27)1
【摘要】制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传
统预测模型对该类时序数据预测精度不高。

针对制造业PMI指数的非线性、波动
性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。

时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。

为验证模型有效性,选取一定数
据量的PMI指数进行实验。

结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。

【总页数】11页(P86-95)
【作者】陆文星;任环宇;梁昌勇;李克卿
【作者单位】合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重
点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】F403.7;F124;TP391
【相关文献】
1.基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测
2.基于经验模态分解和小波包分解的组合风电功率预测模型分析
3.基于经验模态分解的小波神经网络预测模型
4.基于区间时间序列小波多尺度分解的组合预测方法
5.基于小波-原子分解的超短期风电出力预测模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于大数据分析的移动网络流量预测模型研究随着移动通信和互联网的普及，移动网络流量不断增加，对于网络运营商和服务提供商来说，准确预测移动网络流量的变化越来越重要。

基于大数据分析的移动网络流量预测模型成为研究热点，能够帮助提高网络运营效率、优化网络资源分配和改善用户体验。

在移动网络中，流量预测是根据已有的历史数据和相关环境信息，通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的移动网络流量变化趋势。

基于大数据分析的移动网络流量预测模型利用大数据技术处理庞大的数据集，从而揭示数据背后的规律和趋势。

下面将介绍一些常用的大数据分析方法和模型。

首先，时间序列分析是一种常用的方法，它假设未来的移动网络流量是根据过去的流量值来预测的。

例如，利用ARIMA（自回归综合移动平均）模型可以对流量进行建模，它是一种统计模型，能够通过分析数据的自相关性、趋势和季节性等特征，进行移动网络流量的长期和短期预测。

其次，回归分析是另一种常用的大数据分析方法，它考虑了移动网络流量与其它因素之间的关系。

回归模型通过建立自变量（如时间、天气、节假日等）与流量之间的关系，并利用已有数据进行训练，来进行未来流量的预测。

例如，可以使用线性回归模型或者非线性回归模型（如支持向量机和人工神经网络）来建立流量与时间、天气等因素之间的关系，并进行预测分析。

此外，机器学习方法也被广泛应用于移动网络流量预测中。

机器学习模型可以通过分析大数据集中的复杂关系，来捕捉移动网络流量的非线性特征，从而提高预测精度。

例如，决策树模型可以通过分析各种特征的重要性，构建一棵树形结构，用于预测未来流量。

此外，随机森林、支持向量机、深度学习等机器学习算法也可以用于移动网络流量预测模型的构建。

除了传统的方法，还有一些新兴的技术在移动网络流量预测中得到应用。

例如，基于深度学习的模型能够利用神经网络对大规模的数据进行处理和学习，提取出更多的特征，从而提高预测精度。

此外，时空数据挖掘也是一个研究热点，可以结合用户位置、移动速度和网络拓扑等信息，进行移动网络流量的预测分析。

基于机器学习的网络流量预测算法研究近年来，随着网络技术的不断发展，我们已经步入了数字时代。

在这个数字化、互联网化的时代里，网络已经渗透到了我们生活的方方面面。

网络流量作为网络的重要组成部分，其变化越来越快速，如何预测网络流量已经成为了网络管理人员所面临的一个重要问题。

网络流量预测算法是对未来网络流量状况进行预判的关键技术，可以帮助网络管理者有效地进行网络资源的规划和分配。

在过去，预测网络流量主要是依靠经验和人工推测，难以进行精细化的管理。

但是，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的网络流量预测算法已成为一种较为有效的解决方案。

机器学习是一种通过给予计算机算法从数据中学习知识的方法。

通过机器学习算法，我们可以将大量的网络流量数据进行分析，提取其中的规律特征并进行建模，从而实现对未来的流量预测。

网络流量预测算法基于机器学习的方法，主要分为以下几种：1. 基于回归分析的算法：该方法主要利用回归分析的方法对历史数据进行分析和量化，得出流量变化的规律，并通过预测模型预测未来的流量变化趋势。

2. 基于时间序列的算法：该方法主要利用时间序列的方法对历史数据进行分析和建模，将历史数据的时间序列转化为数学模型，从而预测未来的流量变化。

3. 基于神经网络的算法：该方法利用神经网络的学习能力，对历史数据进行分析和建模，从而达到精确预测未来流量变化的目的。

除了基本的算法之外，还有一些基于机器学习的新兴算法，如基于支持向量机、决策树、随机森林等方法进行网络流量预测，也取得了一定的预测精度。

网络流量预测算法在实际应用中需要考虑到多种因素，如网络带宽、峰值流量、网络拥塞状况、应用程序类型等多个维度的数据。

因此，如何设计合适的特征表示和选择合适的机器学习算法对于网络流量预测算法的精度和效果至关重要。

在实际应用中，网络流量预测算法能够为网络管理者提供重要的参考信息。

通过对未来流量状况进行预判，网络管理者可以做好网络资源的分配与规划，避免出现网络拥塞等问题，同时也能够提高网络运行效率，提供更好的用户体验。

基于ARIMA模型的人流量预测与调度优化人流量预测与调度优化一直是城市规划和管理的重要课题，尤其是在大型城市和交通枢纽。

准确预测人流量可以帮助决策者更好地规划城市基础设施、改善交通状况、提升公共服务质量。

本文将针对人流量预测与调度优化的问题，基于ARIMA模型，对其方法及应用进行探讨。

第一部分：人流量预测方法介绍人流量预测是一种基于历史数据的时间序列预测方法。

ARIMA（自回归滑动平均模型）被广泛用于时间序列分析和预测。

其核心思想是通过对历史数据的分析和降维，寻找出可用于预测未来趋势的模型参数。

ARIMA模型包括自回归（AR）和滑动平均（MA）两个部分，再加上差分运算（I），用于处理非平稳时间序列。

通过对数据进行差分和拟合，ARIMA模型可以生成一组预测结果，从而实现人流量的预测。

第二部分：ARIMA模型在人流量预测中的应用1. 数据预处理在使用ARIMA模型进行人流量预测之前，需要对原始数据进行预处理。

包括数据清洗、数据平滑和异常值处理等，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 模型参数估计ARIMA模型的核心是估计模型的参数。

这可以通过应用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行模型识别和参数估计来实现。

通过选择合适的模型阶数，可以更好地适应数据的特征，从而提高预测准确性。

3. 模型评估与优化ARIMA模型的性能评估是确保其预测结果准确的关键步骤。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

通过不断优化模型参数和调整模型结构，可以提高人流量预测的准确度。

第三部分：基于ARIMA模型的人流量调度优化人流量调度优化是指在预测的基础上，通过合理调整和分配资源，实现城市交通和公共服务的高效优化。

在基于ARIMA模型的人流量预测基础上，我们可以进行以下优化方法的应用：1. 预测结果的实时监控通过将ARIMA模型与实时数据流相结合，实现人流量预测结果的实时监控。

当实际人流量与预测结果出现较大偏差时，可以及时采取调度措施，如增加交通运力、调整路线等，以保证人流量的稳定和畅通。

高速公路交通流量预测技术研究现状综述高速公路是连接城市与城市之间的重要交通通道，其交通流量的预测对交通管理、交通规划以及旅行者的行程选择具有重要的意义。

随着智能交通系统的发展和应用，交通流量预测技术在近年来得到了广泛的研究和应用。

本文将对高速公路交通流量预测技术的现状进行综述，以期为相关研究和应用提供参考。

首先，常用的高速公路交通流量预测方法主要可以分为基于传统统计模型和基于机器学习算法两类。

传统统计模型包括回归模型、时间序列分析和ARIMA模型等，它们通过历史交通数据的分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。

这些模型在数据分析和参数估计方面有一定的优势，但对于复杂的交通流量预测问题，其预测精度有限。

基于机器学习算法的高速公路交通流量预测方法由于其强大的非线性建模能力，近年来得到了广泛的关注。

常用的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树和随机森林等。

这些算法能够通过学习历史数据中的模式和规律来实现对未来交通流量的预测。

同时，基于机器学习算法的高速公路交通流量预测方法还可以结合各种特征提取方法，如主成分分析、小波变换和灰度关联度分析等，以提高预测的准确性和稳定性。

其次，高速公路交通流量预测技术面临着一些挑战和问题。

首先，高速公路交通流量受到许多因素的影响，包括天气、道路条件、节假日等，这些因素的变化给交通流量预测带来了一定的难度。

其次，高速公路交通流量数据通常具有非线性、非平稳和时变性等特点，这也给预测模型的建立和参数估计带来了一定的挑战。

此外，高速公路交通流量数据的采集和处理也需要考虑到实时性和精确性的要求。

针对上述挑战和问题，研究人员提出了许多改进和优化的方案。

例如，一些研究基于多源数据的融合来提高交通流量预测的准确性，如结合天气数据和道路状况数据等。

同时，一些研究还尝试将传统统计模型与机器学习算法相结合，以充分利用它们各自的优势。

此外，还有一些研究致力于改进数据采集和处理技术，如利用先进的传感器技术和数据处理算法。

交通流量预测中的ARIMA模型及改进方法交通流量的准确预测对于城市交通管理和规划至关重要。

传统的交通流量预测方法中，ARIMA（自回归移动平均）模型是一种常用的统计学方法，能够有效地对时间序列数据进行建模和预测。

本文将介绍ARIMA模型的原理及其在交通流量预测中的应用，并提出一些改进方法以提高预测准确度。

一、ARIMA模型原理ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，用于描述时间序列数据的自相关和趋势性。

ARIMA模型由三个部分组成，即自回归（Autoregressive, AR）、差分（Integrated, I）和移动平均（Moving Average, MA）。

1. 自回归（AR）部分：自回归是指当前值与前期值之间存在的一种相关关系。

ARIMA模型中的AR部分表示当前观测值与过去的一些观测值之间的线性关系。

AR部分的阶数表示模型中历史观测值的数量。

2. 差分（I）部分：差分是指通过对序列进行差分运算，消除序列的非平稳性，使其变为平稳时间序列。

I部分的阶数表示进行差分运算的次数。

3. 移动平均（MA）部分：移动平均是指通过对序列及其滞后项的线性组合进行建模，从而描述序列的随机性。

MA部分的阶数表示建模中考虑的滞后项的数量。

ARIMA模型的参数选择可以通过自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）来确定，进而建立合适的模型。

二、ARIMA模型在交通流量预测中的应用ARIMA模型在交通流量预测中广泛应用，主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始交通流量数据进行清洗、剔除异常值和缺失值，并进行平滑处理，以减小随机波动对模型拟合的干扰。

2. 模型训练：根据预处理后的数据，建立ARIMA模型。

通过最小化模型残差的均方误差，确定合适的模型阶数和参数，进而训练出一个可靠的模型。

3. 模型验证：利用验证数据集对训练好的模型进行验证。

比较模型预测结果与实际观测值之间的误差，评估模型的准确性和可靠性。

基于机器学习的无线网络流量预测与增长潜力评估作者：邢旭东高晖顾军来源：《中兴通讯技术》2021年第02期摘要：提出一个基于机器学习的无线网络流量预测及流量增长潜力评估方案。

该方案分析蜂窝网络中的实际业务流量数据在时间维度上的变化规律，并借助高斯过程的机器学习方法来预测业务变化趋势，从短期角度为运营商的网络优化部署提供指导。

基于极限梯度提升（XGBoost）机器学习框架，建立网络中其他运营数据与业务流量的多维映射关系，应用改进的量子粒子群算法进一步寻找蜂窝小区所能承载的流量上限，从长期角度为网络优化部署提供指导，提升网络流量水平、释放流量增长潜力。

关键词：机器学习；移动网络数据分析；流量预测；流量增长潜力评估Abstract： A wireless network traffic prediction and traffic growth potential evaluation scheme based on machine learning is proposed. Based on the actual traffic data in the cellular network， this scheme analyzes the change rule in the time dimension and uses the machine learning method ofGaussian process to predict the trend of traffic， which provides guidance for the network optimization deployment of operators in the short term. Based on the eXtreme Gradient Boosting （XGBoost） machine learning framework， the multi-dimensional mapping relationship between other operation data and traffic in the network is established， and the revised quantum particle swarm optimization algorithm is applied to further find the upper limit of traffic that the cellular cell can carry， so as to provide guidance for network optimization deployment from a long-term perspective， improve the network traffic level， and release the traffic growth potential.Keywords： machine learning； mobile network data analysis； traffic prediction； traffic growth potential evaluation隨着无线设备数量的飞速增长，移动用户对更高性能无线服务的需求正在逐年上升。