基于灰色马尔可夫Verhulst模型的因特网访问人数预测分析

发布时间：2017-10-20 17:36

  本文关键词：基于灰色马尔可夫Verhulst模型的因特网访问人数预测分析

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【摘要】：为了科学准确地预测近几年因特网访问人数,提出了应用灰色马尔可夫Verhulst模型进行预测的方法。首先,利用历史数据建立灰色Verhulst模型,通过确定系数可获得因特网访问人数的时间响应序列的表达式,从而可获得未来年份因特网访问人数的发展序列值。然后,结合马尔可夫链过程将序列状态划分为三类,通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与各状态对应的预测中值,最终求得各序列的修正值。最后,通过2006/12~2012/6期间我国互联网上网人数的历史数据,预测了最近四个统计时段的访问人数。实例表明,该模型预测结果的误差更小、精度更高,还能提供预测结果的波动范围及出现概率,能够为网络建设及管理提供决策依据。
【作者单位】： 西安邮电大学通信与信息工程学院;长安大学电子与控制工程学院;
【关键词】： 因特网 人数预测 灰色马尔可夫 Verhulst模型 预测精度
【基金】：陕西省教育厅自然科学基金资助项目(11JK0897) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CHD2012JC056)
【分类号】：O211.62;TP393.4
【正文快照】： 1引言互联网自1994年进入中国以来,经过20年的快速发展,取得了令人瞩目的成绩。网络规模不断扩大,上网人数跃居世界第二,信息资源开发水平不断提高,互联网已经成为社会重要的信息基础设施。分析、预测我国互联网用户人数的统计信息,可以使国家和企业掌握互联网在我国的动态发，

本文编号：1068470