《表1 2018年11月23日预测数据与真实数据对比》
通过大流量预测模型的实现与应用,能较准确地预测未来一段时间的业务量,通过提前部署资源,以减轻网络负荷、保证用户感知。本文构建的预测模型在春节期间进行应用,通过评估预测流量与实际流量的对比,证明该模型的有效性较高,预测误差较小,见表1、表2。
图表编号 | XD00105345000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 丁树芬 |
绘制单位 | 中国移动山东公司临沂分公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
通过大流量预测模型的实现与应用,能较准确地预测未来一段时间的业务量,通过提前部署资源,以减轻网络负荷、保证用户感知。本文构建的预测模型在春节期间进行应用,通过评估预测流量与实际流量的对比,证明该模型的有效性较高,预测误差较小,见表1、表2。
图表编号 | XD00105345000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 丁树芬 |
绘制单位 | 中国移动山东公司临沂分公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |