基于双周期Holt-Winters模型和SARIMA模型的组合预测方法

摘要

本发明公开了基于双周期Holt‑Winters模型和SARIMA模型的组合预测方法，属于无线网络流量预测和网络优化领域。首先提取基站m个无线网络流量数据，利用前m‑k项数据，进行预测步长为k的双周期Holt‑Winters模型预测和SARIMA模型预测，分别存入数组和将m‑k～m时刻的原始流量数据与预测结果和分别对比，计算误差平方和EDHW及ESA。然后利用误差平方和倒数法确定DHW模型和SARIMA模型的权系数；同理对前m项数据进行双周期Holt‑Winters模型预测和SARIMA模型预测，将m+1～m+k时刻的预测结果存入数组yDHW和ySA中，并利用权系数wDHW和wSA，将对应时刻的预测结果进行加权组合，得到之后k个时间粒度的预测结果ycombine[i]。最后利用预测结果观测未来k小时的流量数据变化情况。本发明计算效率高，提升了稳定度与准确度。