基于大数据分解的数字图书馆访问流量预测

摘要

针对传统的流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于大数据分解的数字图书馆访问流量预测方法.运用大数据EMD分解技术将访问流量数据分成个若干IMF分量和残余分量Res,之后针对IMF分量和Res分量分别运用FA_LSSVM进行预测,并将各自的预测结果进行叠加重构,实现数字图书馆访问流量预测.研究结果表明,本文提出的算法EMD_FA_LSSVM可以有效提高数字图书馆访问流量预测的精度,为流量预测提供新的方法和途径.