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文檔簡介
1、隨著通信網(wǎng)應用和規(guī)模的不斷增加,網(wǎng)絡管理變得越來越重要,新一代的網(wǎng)管系統(tǒng)對業(yè)務量的預測也提出了新的需求,其中通信話務量的預測分析已經(jīng)成為其中非常重要的一部分。準確的話務量預測對網(wǎng)絡管理、規(guī)劃和設計具有重要意義,圍繞這一問題,本論文重點對話務量分析進行研究,常用的預測模型有ARMA模型和BP預測模型,然而ARMA預測模型預測速度慢、BP預測模型參數(shù)難以選擇,因此本文提出了一種預測速度快、效果好的預測模型--基于SVM回歸算法的預測模型。最
2、后針對話務量的特性,提出了一種基于SVM多模型的預測模型,用于對工作日和周末話務量數(shù)據(jù)分別建立預測模型。 本論文主要貢獻包括以下幾個方面:1)設計了一種通用的話務量預測模型框架;2)基于MATLAB實現(xiàn)了三種不同的預測模型,包括兩種常用的ARMA模型和BP預測模型,以及提出的基于SVM回歸算法的預測模型;3)針對話務量的特性,提出了一種基于SVM多模型的預測模型;4)詳細比較了各種模型的性能,探討了最優(yōu)預測模型的選擇步驟。其具體
3、過程如下: 首先,本論文研究了通信話務量的特性,探討了話務量預測的意義并且調研了常用的話務量預測的方法。 其次,本論文介紹了多種預測模型的理論,ARMA模型將預測對象隨時間推移而形成的序列數(shù)據(jù)視為一個隨機序列,并且用一定的數(shù)學模型來近似描述這個序列;BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡近似模擬一個連續(xù)的非線性函數(shù)來預測話務量;SVM回歸模型則是首先獲得一系列的支持向量,然后通過二次優(yōu)化逼近一個非線性函數(shù)來預測話務量。
4、基于預測模型的理論分析,本論文給出了話務量預測模型的設計框架,并且詳細描述了實現(xiàn)三種預測模型的過程:包括常用的ARMA模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和提出的SVM回歸模型。針對話務量的特性,提出了一種基于SVM多模型的預測模型,用于對工作日和周末話務量數(shù)據(jù)分別建立預測模型。之后,探討了選擇最優(yōu)預測模型的步驟,并且詳細比較了各種預測模型的效果。 最后本文匯報了各種模型的預測結果和性能,為了評估不同模型的預測性能,采集了四個話務量數(shù)據(jù)庫進行實驗
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