基于mapreduce的多元线性回归预测模型

？针对传统的多元线性回归预测方法处理时间长且受内存限制的特点，对时序样本数据设计了基于mapreduce的并行多元线性回归预测模型。模型由三组mapreduce过程组成，分别求解由历史数据所构成叉积矩阵的特征向量和标准正交特征向量，用来预测未来参数的特征值和特征向量矩阵和未来时刻回归参数的估计量。设计并实现了实验来验证提出的并行多元线性回归预测模型的有效性。实验结果表明，基于mapreduce的多元线性回归预测模型具有较好的加速比和可扩展性，适合于大规模时序数据的分析和预测。