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《昆明理工大学》 2008年
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基于混沌理论的话务量时间序列预测研究

段志梅  
【摘要】:话务量是一种受多种因素影响的非线性时间系列,对其进行预测可以为移动运营商在今后的网络建设、优化、投资、营销策略等方面提供依据,对移动运营商而言话务量的预测是一项重要的基础工作。 本文主要对通信网络每日忙时话务量进行预测研究,比较系统的研究了国内外针对话务量的预测方法;运用混沌理论的相空间重构技术,采用自相关函数法和改进的虚假邻点法,求取了重构相空间的参数最佳时间延迟和最佳嵌入维数,重构话务量时间系列的相空间,即从话务量时间系列数据中提取和恢复出系统原来的规律,也就是在高维相空间中恢复混沌吸引子;然后运用观测时间序列的最大Lyapunov指数的轨线算法计算出最大Lyapunov指数和最大可预测时间,研究话务量时间系列的混沌特性和可预测性。 由于话务量时间序列具有复杂的非线性混沌特性,本文结合了混沌时间系列的预测方法,采用加权一阶局域法,建立预测模型,对话务量时间系列进行预测,预测效果并不满意,为了提高预测精度,鉴于神经网络具有强大的非线性映射能力,是非线性系统逼近和建模的有效工具,在预测领域有着广泛的运用,因此本文采用它来学习混沌时间序列,然后进行预测。首先采用静态神经网络,利用改进的BP算法,建立BP预测模型,对话务量混沌时间系列进行预测研究,预测效果比加权一阶局域法有所提高,但是静态BP神经网络本身不具有非线性特性,对非线性的特有的复杂的规律很难得到充分的描述,因此,为了提高预测精度,本文采用具有内部反馈连接动态神经网络Elman网络进行预测,这种反馈连接使其对历史状态的数据具有敏感性,增加了网络本身处理动态信息的能力,结果表明,该方法提高了预测精度。 在描述非线性系统动态特性方面,动态神经网络比静态神经网络表现出了极大的优越性。本文的研究内容为通信网络的话务量预测研究作了有益的尝试。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TN915.09

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