基于灰色预测模型的移动话务量预测研究

发布时间：2017-11-21 09:12

本文关键词：基于灰色预测模型的移动话务量预测研究

【摘要】：随着移动通信网络的应用拓宽及规模增加,网络管理的重要性凸显,新一代的网管系统在业务量预测领域也有了新需求,话务量的预测分析已成为极其重要的一部分。准确的业务量预测对网络管理和规划设计具有重要意义。近年来基站容量日趋饱和,基站数量增长放缓,运营商所要面对的问题不仅是网络资源的饱和,部分地区甚至面临减少的情况。如何在有限的载频以及基站等物理资源上提供用户更多的服务,同时保证服务的质量进一步提升,成为移动通信网面对的一个重要课题。对话务量的预测因此受到通信运营商越来越多的关注。在通信行业的日常运营管理中,话务量的预测仍然是一块尚不成熟的领域。预测结果的准确与否直接关系到企业的网络质量和用户使用感知。在话务量预测领域,眼下多数采用的是根据经验和历史数据测算出话务量趋势的方法。选择什么预测方法对预测结果的精确程度影响很大,所以预测方法的选择是预测工作开展之前首要的重点和难点。移动通信网络话务量是随时间变化的时间序列,本文旨在对其特性作一分析研究,建立合适的模型进行话务量预测。主要内容包括话务时间序列的因素分解、趋势分量预测、修正模型建立、结果检验分析等,其中趋势分量预测是重点研究内容。GM(1,1)模型作为灰色系统理论的重要内容之一,它以建模过程简单,模型表达式简洁,求解开销经济等突出特点而被广泛应用,目前其应用价值在越来越多的领域中得到了体现。对趋势分析这一核心问题,本文就利用灰色系统进行建模,构建了一个话务量预测GM(1,1)模型,给出了构建步骤和过程,通过残差检验等检验方法分析得出该模型对话务量预测有着较好的可行性和实用性。使用该模型预测时所需原始样本数量相对较少,预测精度较高,可以辅助通信运营商把握话务量的发展趋势,进行合理决策和投资。
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F623;F224

【参考文献】

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