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2013-03-06
本人是新手,刚接触到这方面的学习。我想统计视频网站网络流量,根据统计来的非平稳时间序列,使用ARIMA模型进行下一时间段的网络流量需求预测。看论文说,非平稳时间序列需要首先消除周期性和趋势性,并且作者使用的是差分的方法。由于网站的流量走势呈现出日周期性,所以差分消除了日周期性。我想问的是,当周六和周日的时候,网络的流量会比平常工作日的时候高出很多,这样的情况算不算是也存在以一周为周期的周期性呢?那样的以天为周期的差分来消除周期性的方法,会不会使预测的准确度降低呢?能不能同时考虑以天为小周期,以周为大周期来考虑周期性的消除呢?可以使用怎样的方法呢?本人实在是没有这方面的基础,并且也很难找到此类的论文,希望懂的同胞们帮帮忙!在此谢过!
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2013-3-7 12:18:24
你可以考虑去两次周期性,先是以一周为周期,再以每天为周期,得到的大概是个稳定的趋势项,如果还有时间趋势再去除时间趋势,再对残差进行arima分析。我不推荐差分的方法,因为去两次周期性还是会损失很多信息的
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2013-3-26 10:08:37
侯主义者 发表于 2013-3-7 12:18
你可以考虑去两次周期性,先是以一周为周期,再以每天为周期,得到的大概是个稳定的趋势项,如果还有时间趋 ...
去两次周期用什么方法啊,去周期不就是用差分的方法
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2013-3-26 12:14:54
verawr 发表于 2013-3-26 10:08
去两次周期用什么方法啊,去周期不就是用差分的方法
除了差分还有周期指数的方法,尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下,差分会导致信息损失过大。这时候周期指数的办法就比较好了。
周期指数的构造和季节指数类似,就是周期均值比整体均值得到周期指数
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2013-3-27 00:18:17
侯主义者 发表于 2013-3-26 12:14
除了差分还有周期指数的方法,尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下,差分会导致信息损失过大。这时 ...
谢谢您啊,我试试~~
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2013-3-27 00:26:16
侯主义者 发表于 2013-3-26 12:14
除了差分还有周期指数的方法,尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下,差分会导致信息损失过大。这时 ...
具体来说周期指数法在eviews里面有相关操作吗,周期是人为设定么?我要怎么用其建模?是数据*周期指数,再对所得数据建立arma模型
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