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文檔簡介
1、話務(wù)預(yù)測,是指通過分析電信網(wǎng)絡(luò)話務(wù)的歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律或相關(guān)因素,對未來網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的話務(wù)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)期.話務(wù)預(yù)測,是電信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的基礎(chǔ),也是網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和優(yōu)化的重要依據(jù),對話務(wù)預(yù)測模型進(jìn)行研究和引入新的預(yù)測模型,將具有重大意義.該文以廣東移動通信有限責(zé)任公司珠海分公司GSM網(wǎng)絡(luò)作為研究對象,比較系統(tǒng)地開展有關(guān)話務(wù)預(yù)測模型的分析、研究和應(yīng)用.回顧移動電話網(wǎng)絡(luò)話務(wù)或用戶數(shù)預(yù)測,國內(nèi)外多家規(guī)劃院或運(yùn)營商普遍采用分析法、黑匣子預(yù)測法、回歸法進(jìn)行預(yù)測
2、和ARIMA時間序列預(yù)測等,總體來說,這些預(yù)測方法具有一些明顯缺點(diǎn),譬如確定重要參數(shù)上困難、需要非常大量數(shù)據(jù)或準(zhǔn)確率較低等.針對這些問題,該文嘗試引入卡爾曼濾波器技術(shù),建立移動話務(wù)預(yù)測模型.從理論的角度看,維納濾波和卡爾曼濾波都是解決最佳線性過濾和預(yù)測的問題,但卡爾曼濾波適用范圍更廣,也非常適合計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn).實(shí)際上,卡爾曼濾波在交通流量、GPS、財務(wù)預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測以及其他各種控制方面已經(jīng)有很廣泛應(yīng)用的;不過,用于移動話務(wù)預(yù)測,還是全新
3、的一個方法.使用卡爾曼濾波技術(shù)對移動電話網(wǎng)絡(luò)的話務(wù)量變化預(yù)測時,系統(tǒng)的狀態(tài)可以分解為話務(wù)水平和增長趨勢,這就確定了二維的話務(wù)預(yù)測模型(為了更準(zhǔn)確表述出中國移動用戶的季節(jié)性行為特征,也可以采用更多的狀態(tài)量,如14個).在預(yù)測模型確定后,需要進(jìn)一步確定模型中涉及的主要參數(shù),包括"階躍矩陣"和"觀察矩陣"等,同時,也需要利用卡爾曼濾波器的自適應(yīng)理論和特點(diǎn)對引進(jìn)模型時出現(xiàn)的動態(tài)噪聲和統(tǒng)計(jì)誤差進(jìn)行逼近,這些是文章闡述的重點(diǎn).當(dāng)然,重點(diǎn)部分也包括移
4、動話務(wù)的卡爾曼濾波預(yù)測模型(二維)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn).利用珠海移動公司的現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際數(shù)據(jù),對卡爾曼預(yù)測模型進(jìn)一步檢驗(yàn)和應(yīng)用,證明這個新的預(yù)測模型具有目前常用的預(yù)測方法和模型更好的準(zhǔn)確率,同時在預(yù)測局部規(guī)律性的話務(wù)變化方面,也相當(dāng)成功.當(dāng)然,卡爾曼預(yù)測模型也有不足的地方,如短期強(qiáng)烈的噪聲對長期預(yù)測造成影響等,因此,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.另外,為了更好的預(yù)測話務(wù)和業(yè)務(wù)發(fā)展,實(shí)際應(yīng)用中,作者認(rèn)為可以通過多種預(yù)測方法進(jìn)行綜合,使預(yù)測模型的預(yù)測功能發(fā)揮的
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