19174.小波變換下arma改進模型預測話務總量的研究

1、小波變換下ARMA改進模型預測話務總量的研究重慶大學碩士學位論文（學術(shù)學位）學生姓名：邵龍鋒指導教師：黃光輝副教授專業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計學科門類：理學重慶大學數(shù)學與統(tǒng)計學院二O一五年四月重慶大學碩士學位論文中文摘要I摘要進入21世紀以后，隨著科技和網(wǎng)絡的發(fā)展，我國通信行業(yè)迅速壯大，特別是移動、聯(lián)通和電信三大運營商，其網(wǎng)絡規(guī)模不斷擴大，業(yè)務種類多種多樣，客戶數(shù)量大量增加。在這個行業(yè)中，話務量是一個重要概念，它的大小不僅關(guān)系到客戶的通信質(zhì)量

2、，而且為運營商提供了發(fā)展的依據(jù)。雖然地面上基站數(shù)量的多少和運營商網(wǎng)絡設備的性能以及用戶通話次數(shù)直接決定了話務量的大小，但是我們要做的是根據(jù)已知的話務量歷史數(shù)據(jù)如何提前準確地預測話務量大小，以便及時地作出調(diào)整，避免潛在的風險。話務量歷史數(shù)據(jù)作為一種時間序列，我們可以用很多成熟的時間序列模型來進行預測，但是如何更加準確地來進行預測是我們研究的重要課題。在本文中把小波變換思想引入到ARMA模型中來對其進行改進而后預測?；诖耍疚牡闹饕芯績?nèi)

3、容如下：①首先詳細介紹了小波變換思想和單支重構(gòu)算法。②著重分析了話務量的幾種預測模型，主要包括自回歸模型(AR)、滑動平均模型(MA)、自回歸滑動平均模型(ARMA)等。③對已經(jīng)采集的話務量原始序列進行小波分解，得到近似部分和各細節(jié)部分，并分別單支重構(gòu)到原級別上，對各個重構(gòu)后的序列分別建立ARMA模型，進而對原序列進行預測。④基于預測模型的理論分析，本論文也給出常用的ARMA模型對已有數(shù)據(jù)的預測結(jié)果，并將其結(jié)果與改進模型下的預測結(jié)果進行