基于Prophet-DeepAR模型的Web流量预测

闫龙川; 李妍; 宋浒; 邹昊东; 王丽君

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2021071505

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (03) : 172 -184. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021071505

基于Prophet-DeepAR模型的Web流量预测

闫龙川, 李妍, 宋浒, 邹昊东, 王丽君

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

Web流量预测一直是数据中心网络的热点问题，对于提高网络服务质量具有重要意义。由于Web流量具有非线性、自相关性和周期性等复杂特点，对其准确预测有很大的挑战性。为充分挖掘出Web流量的可预测信息，同时使预测模型具有充分的可解释性和可配置性，本文提出一种基于Prophet和深度自回归(DeepAR)的组合预测模型。其中，Prophet是基于时序分解的加性模型，对Web流量的趋势、季节性周期、节假日信息进行建模。同时，使用基于概率预测的DeepAR模型对Prophet残差隐含的自回归信息建模，捕获长短期依赖关系，以减低Prophet残差的方差，并充分捕获Web流量的自回归信息。在真实的Web流量数据集上进行验证实验，结果表明在RMSE和MAE两项评价指标上均优于对比模型，验证了该组合模型的有效性。