数学
手机用户上网时段的混合Markov预测方法
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。
领 域:
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版(需下载客户端)
0 14
下载全文(PDF文件/4642K)
地球信息科学学报
2017年08期
相似文献
商业储蓄网点优化设置的Markov预测
期刊
中国实际利率的状态转换与阶段性平稳特征——基于三区制Markov状态转移模型的分析
期刊
具有Markov区制转移的向量误差修正模型及其应用
期刊
Markov骨架过程的构造
期刊
Markov积分半群的逼近(英文)
期刊
对偶分支q-矩阵生成的Markov积分半群
期刊
更多相似文献