[发明专利]自适应的差分自回归移动平均模型的流量预测方法和系统

摘要

本发明公开了自适应的差分自回归移动平均模型的流量预测方法和系统，让模型更加的吻合当前流量的数据走势。其技术方案为：利用ARIMA模型对流量进行预测，当实际值偏离预测的置信区间时，产生报警；产生报警的同时，启动备选方案来进行监控流量数据，用以防止异常数据进入ARIMA模型预测；在ARIMA模型正常运作时，实时判别ARIMA模型的参数是否还适用，若发现不再适用时，自动进行再学习，通过再学习获得新的模型参数，以此提高模型预测的准确性。

主权项

一种自适应的差分自回归移动平均模型的流量预测方法，包括：步骤1：通过历史数据的学习，获得初始的差分自回归移动平均ARIMA模型；步骤2：将当前时刻的前m个数据点代入所述ARIMA模型中进行计算，预测出下n个时刻的流量值及其置信区间，其中m和n均为自然数且m＞n；步骤3：判断实际的流量值是否位于预测的所述置信区间内，如果不在所述置信区间内，则进行步骤4，如果位于所述置信区间内，则进行步骤5；步骤4：启动备选方案替代所述ARIMA模型，判别当前时刻的实际的流量值与前一时刻的流量值之差的绝对值是否超过一临界值，若超过则报警；步骤5：利用当前时刻的预测值与前一时刻实际的流量值进行比较，若两者之差的绝对值大于所述临界值，则启动所述ARIMA模型的再学习以修改所述ARIMA模型的参数。