針對(duì)電信行業(yè)自適應(yīng)智能話務(wù)預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷繁榮，我國(guó)電信業(yè)也取得了非凡的業(yè)績(jī)，各個(gè)電信運(yùn)營(yíng)商積累了大量的話務(wù)量等數(shù)據(jù)，且話務(wù)數(shù)據(jù)也具備時(shí)間序列的性質(zhì)，因此可以用時(shí)間序列的基本理論和方法，分析這些歷史話務(wù)數(shù)據(jù)，找出其變化發(fā)展的規(guī)律，并建立合理的話務(wù)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)平時(shí)和節(jié)假目情況的自適應(yīng)話務(wù)預(yù)測(cè)。準(zhǔn)確合理的預(yù)測(cè)結(jié)果可以作為各個(gè)運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、市場(chǎng)規(guī)劃等工作的決策基礎(chǔ)，故話務(wù)預(yù)測(cè)具有重要的意義。 本文研究的電信行業(yè)自適應(yīng)智能話務(wù)預(yù)測(cè)模型及實(shí)現(xiàn)，主要

2、內(nèi)容包含：時(shí)間序列基本理論及常見(jiàn)預(yù)測(cè)模型、話務(wù)時(shí)間序列的周期分析、平時(shí)情況的話務(wù)量預(yù)測(cè)模型研究、節(jié)假日情況的話務(wù)量預(yù)測(cè)模型研究、以及話務(wù)量預(yù)測(cè)模型的具體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等。論文是對(duì)作者研究工作的全面總結(jié)，其中的關(guān)鍵內(nèi)容包括如下幾方面： (1)對(duì)比分析了幾種常見(jiàn)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用時(shí)間序列建模的相關(guān)理論是本文研究的理論基礎(chǔ)，針對(duì)話務(wù)預(yù)測(cè)建模問(wèn)題，作者對(duì)比分析了幾種常見(jiàn)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)時(shí)間序列模型選擇的常見(jiàn)準(zhǔn)則和理論等，對(duì)其

3、在具體應(yīng)用中做了詳細(xì)的分析和說(shuō)明。 (2)提出一種話務(wù)時(shí)間序列周期分析算法——一種時(shí)間序列較優(yōu)周期搜尋算法作者研究出一種話務(wù)時(shí)間序列周期分析算法，即一種時(shí)間序列較優(yōu)周期搜尋算法，該算法克服了傳統(tǒng)時(shí)間序列周期分析方法的一些缺點(diǎn)，也作為話務(wù)預(yù)測(cè)算法研究的基礎(chǔ)。研究該算法時(shí)運(yùn)用了統(tǒng)計(jì)和最小二乘法等數(shù)學(xué)知識(shí)，并引入集合劃分的思想，通過(guò)合理的分組，使其各組樣本所得到的總體均方差達(dá)到最小，從而找出話務(wù)時(shí)間序列的周期。實(shí)驗(yàn)表明該算法容易實(shí)現(xiàn)，

4、搜尋得到的周期和實(shí)際情況是相吻合的，且效果較好。 (3)提出一種平時(shí)情況的話務(wù)量預(yù)測(cè)算法——一種線性最小方差自適應(yīng)話務(wù)量預(yù)測(cè)算法運(yùn)用傳統(tǒng)的Box—Jenkins(簡(jiǎn)稱B—J)時(shí)間序列預(yù)測(cè)建模法，進(jìn)行預(yù)測(cè)建模處理，通過(guò)詳細(xì)的分析和實(shí)驗(yàn)說(shuō)明：“傳統(tǒng)的B—J時(shí)間序列預(yù)測(cè)法并不太適合直接運(yùn)用在話務(wù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)建模中”。為此，作者研究出一種平時(shí)情況的話務(wù)量預(yù)測(cè)算法，即一種線性最小方差自適應(yīng)話務(wù)量預(yù)測(cè)算法，針對(duì)話務(wù)時(shí)間序列時(shí)變性比較強(qiáng)的特點(diǎn)

5、，該預(yù)測(cè)算法在參數(shù)估計(jì)的時(shí)候運(yùn)用了帶遺忘因子的遞推最小二乘算法等。通過(guò)一系列模擬實(shí)驗(yàn)，說(shuō)明該預(yù)測(cè)算法對(duì)日常話務(wù)量的預(yù)測(cè)效果比較好。 (4)提出一種節(jié)假日話務(wù)量預(yù)測(cè)算法作者研究出一種節(jié)假日自適應(yīng)話務(wù)預(yù)測(cè)算法，該算法采用了時(shí)間序列的水平和速度分析法、遺忘因子參數(shù)估計(jì)法、以及集合分組劃分等方法。利用該預(yù)測(cè)算法對(duì)節(jié)假日進(jìn)行話務(wù)預(yù)測(cè)的時(shí)候，它具有適應(yīng)性強(qiáng)、關(guān)聯(lián)程度高、預(yù)測(cè)效果好等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)節(jié)假日話務(wù)量對(duì)比預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，說(shuō)明該預(yù)測(cè)算法比較適合