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第二步对数化后的时间序列进行应用HoltWinters算法(R语言包)进行江门电话销售防封系统建模。本次建模江门电话销售防封系统的alpha为0.60，即表明近期的观测值的影响权重比较大，大多数江门电话销售防封系统值与真实值相差不大，具有比较高的可信度。
第三步对未来值进行江门电话销售防封系统及效果检验，首先江门电话销售防封系统未来N小时的上行RTT时延；其次对江门电话销售防封系统效果进行检验，检验延迟1-20阶中的江门电话销售防封系统误差是否非零自相关，相关图呈现样本内江门电话销售防封系统误差在滞后9阶时超过置信边界略明显，其他基本在置信空间以内；再次继续采用Ljung-Box检验得出p =0.004919,意味着置信度只有99.51%这样的值不足以拒绝“江门电话销售防封系统误差在1-20阶是非零自相关，则可接受江门电话销售防封系统误差在1-20阶是非零自相关的，如图3所示(蓝色为江门电话销售防封系统部分)。因此按照以上基于HoltWinters算法的时间序列江门电话销售防封系统模型，可以有效的江门电话销售防封系统微信业务性能变化趋势。其中本次建模训练出来上行RTT动态阈值在50ms以下视为正常波动。
