移動數據預測模型的研究及平臺數據管理模塊的完善.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、話務量、數據流量的預測對運營商而言是一個非常具有實際意義的問題，直接影響到節(jié)假日期間運營商對話音信道、數據業(yè)務信道的臨時擴容或減容等。由于將GSM的話音信道TCH的部分或全部設置為GPRS/EDGE的動態(tài)數據業(yè)務信道，因此在配置GSM話音信道時就不得不考慮在動態(tài)信道上承載的數據流量對話音信道配置的影響。 本文首先簡要介紹了一下論文主要研究的內容和創(chuàng)新點所在；接著，介紹對當前業(yè)界常用的幾種預測算法模型比如指數回歸模型、k二次方多項

2、式回歸模型（拋物線模型）、k三次方多項式回歸模型、k四次方多項式回歸模型、k五次方多項式回歸模型、LMS算法模型（最小均方算法模型）的詳細研究，并將它們集成進一個統(tǒng)一的預測算法大比較的程序中，以海量歷史數據進行預測精度驗證，如此擇出最優(yōu)的預測算法；再接著，介紹利用中國移動通信集團設計院有限公司提出的坎貝爾模型將數據流量值（bytes）折合成話務量值（Ed）的方法；然后，針對項目所研究的內容，編寫了一個GSM/ GPRS/EDGE業(yè)務量預

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