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基于ARIMA的电力视频流量分析和预测
被引量：
8
1
作者
崔振辉
李林川
+1 位作者
赵承利
杨挺
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期49-55,共7页
针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效...
针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.
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关键词
电力视频业务
流量分析
ARIMA
自相似
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职称材料
题名
基于ARIMA的电力视频流量分析和预测
被引量：
8
1
作者
崔振辉
李林川
赵承利
杨挺
机构
天津大学智能电网教育部重点实验室
国网天津市电力公司
天津航海仪器研究所
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期49-55,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172014)
国家国际科技合作与交流专项资助项目(2013DFA11040)
天津市自然科学基金重点资助项目(12JCZDJC21300)
文摘
针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.
关键词
电力视频业务
流量分析
ARIMA
自相似
Keywords
power video service
traffic analysis
autoregressive integrated moving average（ARIMA）
selfsimilarity
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA的电力视频流量分析和预测
崔振辉
李林川
赵承利
杨挺
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
8
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