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文檔簡介
1、 隨著電信改革的進一步深化,新的市場競爭格局業(yè)已形成。電信規(guī)模龐大、歷史數據豐富,其中隱藏著重要的決策信息。隨著國內電信市場競爭的日趨激烈,挖掘經營決策信息進行科學決策,成為電信行業(yè)的當務之急。在經營分析系統(tǒng)中收入預測舉足輕重,為決策者制定業(yè)務發(fā)展計劃、改善管理、經營決策提供重要的決策支持。
本文作為校企合作橫向課題的一個重要組成部分,以某電信企業(yè)的 19個月歷史收入為原始數據,分別采用數據挖掘的時間序列和灰色預測方法進
2、行訓練比較,結果發(fā)現時間序列精度較高但不能滿足實際要求。經過分析采用主因子分析法從數百項收入中選取主要收入項,分別用時間序列方法進行訓練,然后對隨機項較大的收入指標分別用線性回歸、神經網絡和支持向量機等智能處理技術求取誤差值進行修正,得出的結論是用支持向量機的方法進行修正效果最好。在SPSS Clementine實驗環(huán)境中經歷史數據檢驗該模型預測精度較高,通過生成腳本嵌入企業(yè)服務器實際運行檢測完全滿足企業(yè)需求,精度遠遠高于其它統(tǒng)計方法的
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