移动通信话务量多步预测的LS-SVM方法研究

被引：14

作者：

王少军 ^{[1
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刘琦 ^{[1
]}

彭喜元 ^{[1
]}

刘大同 ^{[1
]}

陈强 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所

[2] 中国移动黑龙江有限公司

来源：

仪器仪表学报 | 2011年 / 32卷 / 06期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

话务量预测; 时间序列; LS-SVM; 自相关分析; 多步预测;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2011.06.009

中图分类号：

TN929.5 [移动通信];

学科分类号：

080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ;

摘要：

针对目前移动通讯对话务量预测的高精度、高效率和多步预测需求,提出一种基于最小二乘支持向量机(least-squaresupport vector machine,LS-SVM)的话务量预测方法,采用自相关分析法确定LS-SVM建模输入样本的嵌入维数和延迟时间,最大限度地保留历史信息并降低样本的维数;在此基础上,以最少量预测值代替真实值构成多步预测的输入样本,解决了多步预测精度下降的问题。通过中国移动黑龙江有限公司完成的实际应用测试表明:该方法可以实现话务量的高精度、在线多步预测,具备良好的实用性。

引用

页码：1258 / 1264

页数：7

共 10 条

[1] 一种分段在线支持向量回归算法 [J].