-
题名一种多模型集成的网络论坛流量预测模型
被引量:3
- 1
-
-
作者
廖含月
曾剑平
吴承荣
-
机构
复旦大学计算机科学技术学院
教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期60-66,72,共8页
-
基金
国家重点研发计划“网络空间安全”重点专项(2017YFB0803203)。
-
文摘
论坛流量预测对网络规划、舆情管理等任务具有重要意义,针对线性预测模型无法预测非线性关系、非线性预测模型的特征工程过于复杂的问题,利用历史时间序列作为特征,建立一种基于不同算法的集成模型以预测论坛发帖量。运用差分自回归移动平均、长短期记忆神经网络、Prophet以及梯度提升决策树4种模型分别对时间序列进行预测,参照加权投票法的思想,各模型投票选出时间序列单位下密度较大的预测值区间,依据各模型预测值所处区间的密度大小对各预测值进行权重分配,然后通过加权平均得到最终的预测结果。实验结果表明,与算术平均模型、基于均方根误差的加权平均模型相比,该模型预测结果的RMSE值以及相对误差值更小。
-
关键词
时间序列预测
集成学习
论坛流量
组合预测模型
集成预测
-
Keywords
time series prediction
integrated learning
forum traffic
hybrid prediction model
integrated prediction
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-