關于時間序列預測在流媒體服務中應用的研究.pdf

1、流媒體系統(tǒng)常常因為同時實時處理大量用戶服務，而耗費大量的資源和能源，譬如網(wǎng)絡帶寬和電力。不管是為了節(jié)省本身系統(tǒng)開支還是世界能源危機，為流媒體系統(tǒng)開發(fā)節(jié)省帶寬資源和服務器能源的方案越來越有必要；而在進一步開發(fā)具體方案之前，對帶寬需求和服務器用戶量的預測成了首要解決的問題。
　　 因此，本論文提出解決兩個課題：
　　 1）課題一：如何基于視頻跡文件的數(shù)據(jù)來預測視頻服務對于網(wǎng)絡帶寬的需求；
　　 2）課題二：如何基于視

2、頻服務器上的日志文件數(shù)據(jù)來預測服務器未來用戶量的變化。
　　 為了解決這兩個課題，本文基于時間序列建模和預報的理論和方法，對每個方案各提出了一個預測方案。這兩個預測方案都用到了我們提出的一個ARMA 模型擬合算法，并且在使用這個算法之前，都對樣本數(shù)據(jù)進行了分析繪圖、趨勢項和季節(jié)項分離、平穩(wěn)化和零均值化等可逆預處理過程；而在算法之后，都基于算法的擬合平穩(wěn)過程進行了預報，并且基于這些預報結果對未來數(shù)據(jù)進行了預測。
　　 課題