基于支持向量機(jī)的電信話務(wù)量預(yù)測(cè)方法.pdf

1、話務(wù)預(yù)測(cè)技術(shù)是通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、規(guī)劃和優(yōu)化的重要手段之一，同時(shí)也能為電信企業(yè)制定營(yíng)銷策略提供決策支持。雖然話務(wù)預(yù)測(cè)的研究已有20多年歷史，并形成了一些話務(wù)預(yù)測(cè)方法，但是隨著新理論和新技術(shù)的發(fā)展，對(duì)話務(wù)預(yù)測(cè)新方法的研究仍在不斷地深入進(jìn)行。支持向量機(jī)作為數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)新技術(shù)，應(yīng)用于模式識(shí)別和處理回歸問(wèn)題等諸多領(lǐng)域。本文利用支持向量機(jī)優(yōu)越的非線性學(xué)習(xí)及預(yù)測(cè)性能，針對(duì)短期話務(wù)預(yù)測(cè)的各種影響因素的非線性特性，提出基于支持向量機(jī)的電信話務(wù)量預(yù)測(cè)新方

2、法，以提高預(yù)測(cè)精度和時(shí)效性，該研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 由于影響話務(wù)量的因素繁多且復(fù)雜，若對(duì)輸入不加適當(dāng)選擇處理會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低，訓(xùn)練時(shí)間增加?？紤]到話務(wù)量變化的周期性特點(diǎn)，因此本文采用話務(wù)量聚類預(yù)處理技術(shù)，應(yīng)用模糊聚類分析的基本原理，依據(jù)輸入樣本的相似度選取訓(xùn)練樣本，即選用同類特征數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)輸入，保證了數(shù)據(jù)特征的一致性，強(qiáng)化了歷史數(shù)據(jù)規(guī)律。在基于支持向量機(jī)話務(wù)預(yù)測(cè)之前，先對(duì)樣本進(jìn)行模糊聚類分析，選取與預(yù)測(cè)樣本特征

3、相似的樣本作為支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本。 本文分析了支持向量機(jī)的基本原理，支持向量機(jī)具有非線性擬合、泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練收斂速度快等顯著特點(diǎn)。數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。另外，本文還具體討論了支持向量機(jī)中高斯核函數(shù)中參數(shù)σ對(duì)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)性能的影響，指出高斯核函數(shù)具有描述樣本相似程度這一性質(zhì)，通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)和理論分析給出了一種選擇高斯核函數(shù)的方法-拐點(diǎn)法。進(jìn)一步指出樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的影響，給出了標(biāo)準(zhǔn)化后選擇