随着计算机网络的发展与普及,以新一代网络技术、数字技术、信息技术为基础的网络视频业务,给传统媒体带来巨大的冲击,视频网站的网络流量和用户数量迅速增长,已成为互联网主要应用之一。对于视频网站而言,最主要的广告销售模式是CPM (Cost Per Mille,广告显示一千次所付费用),广告的库存和视频的播放量(video view)成线性关系。利用时间序列分析相关理论和方法,对视频播放量建立合适模型,预测未来视频播放量,从而估计未来广告库存量,以此做出正确的广告投放量判断,对网络视频门户网站有重要的现实意义。在时间序列相关理论和方法的指导下,通过对大量实际视频播放量数据的统计分析,并结合实际情况,本文选用SARIMA模型为视频播放量预测模型。结合软件设计功能需求和SARIMA模型的相关时间序列分析理论,提出了本文采用的视频播放量SARIMA模型建模及预测流程和算法实现。其中包括视频播放量数据的预处理(本文主要是异常检测及处理)、SARIMA模型识别、基于广义最小二乘法的参数估计和基于最佳预测原理的数据预测。本文选用Java语言为软件开发语言,Eclipse为Java集成开发环境,MongoDB为数据库,并在程序中调用R软件进行相关统计计算,开发一个视频播放量自动建模及预测软件。软件主要包括以下几个功能模块：数据采集模块、数据提取模块、数据转化模块、预测模块和数据存储模块。将预测值和实际值比对,分析预测效果,并通过对预测模型的诊断检验,证明采用SARIMA模型并利用本文提出的数据处理、模型识别、参数估计和预测算法能满足实际的预测要求。