基于回归方法的移动通信话务量预测

针对移动通信话务量与市场用户和相应资费政策相关的特点，采用回归预测方法，建立了基于市场用户数及每用户收入的话务量预测模型，并对模型进行了经济学意义上的检验。根据此模型，对话务量进行了初步的预测分析。     

基于季节指数趋势法预测10086话务量

研究了季节指数趋势法预测10086月平均话务量,以某省10086的历史话务数据为基础进行预测,并对比分析了预测结果与实际话务量。     

基于季节变动模型的话务量预测

针对长途话务量随季节变化的特点,采用基于季节变动模型的时间序列分析方法,对其进行了初步预测分析.     

基于季节变动模型的话务量预测

针对长途话务量随季节变化的特点,采用基于季节变动模型的时间序列分析方法,对其进行了初步预测分析。     

基于复合模型的智能化移动通信话务预测

移动通信话务量作为一种时间序列,具有较强的非线性和随机性,而且易受节假日、旅游等客户行为及天气等其它因素的影响。尤其是话务量长期的发展变化,很难用传统的预测方法进行预测。根据移动通信话务量自身特点,采用复合模型,将话务量分为平稳期趋势分量、平稳期周期分量、节假日话务量,用综合评判的分段一元线性回归及模板匹配算法分别对趋势分量、周期分量和节假日话务进行建模。最后,开发了基于复合模型的智能化预测系统,在广东省某市试运行的结果表明：基于复合模型的预测方法比传统预测方法精度高。     

基于季节变动模型的话务量预测

本文针对长途话务量随季节变化的特点，从网管维护的角度，采用基于季节变动模型的时间序列分析方法，对其进行了初步预测分析。     

客服中心话务量预测方法对比分析

话务量是客服中心运营管理中的一个重要指标。此文尝试利用某通信运营商客服中心呼叫话务量的历史数据,选用多种方法进行建模和预测;通过与真实数据的校验分析表明,多项式拟合、指数平滑法和ARIMA模型的预测精度较高。基于此,提出了一种客服中心日话务量预测的方法流程,以期为话务量的合理预测提供参考。     

基于Elman神经网络的话务预测

文章采用Elman神经网络对话务量预测建立模型,利用MATLAB对一组实际话务量数据进行仿真分析,并与趋势外延法进行了精确性、稳健性和鲁棒性的对比,得出Elman神经网络优于趋势外延法的结论。     

关于长话业务预测和各城市长话交换机系统的探讨

近年来长话业务预测沿用“年平均增长率”法，笔者感到预测结果偏大。本文提出通过本地网电话用户数和用户话务量来预测长途话务量，进而估算各地长话交换机系统数的一种思路。     

客服中心话务量的多种预测方法

话务量是客服中心运营管理的一个重要指标,有多种方法预测话务量。分析比较表明,多项式拟合、指数平滑法和ARIMA模型的预测精度较高。这里提出一种日话务量预测的方法,以供参考。     

基于ARIMA模型的风景区5G用户数预测及网络规划

根据无线信号的传播特点,对风景区进行归类,并以丽江古城为例,参考历史日均游客数量、5G用户渗透率、市场占有率等指标,采用基于季节调整的ARIMA(差分自回归移动平均)模型对景区日均5G用户数量进行预测,并根据实际的5G出账用户数验证预测结果的正确性.最后根据用户数预测结果,从容量、覆盖、频率等方面对典型旅游场景下的网络...     

GSM数字移动电话网无线信道话务量与收益分析一元线性回归模型及分析

利用统计分析原理建立无线信道话务量与用户通话时长的线性关系及无线信道话务量与小区服务用户数的线性关系。     

基于Fisher的加权马尔可夫的话务预测

基于话务量数据的特性,提出基于加权马尔可夫的移动话务量预测模型。该模型具有要求的样本数量少,运算速度快,预测精度高,可检验等的特点。根据该模型的缺陷,应用模糊Fisher准则的有序聚类方法,可以对话务序列进行分类并建立分类标准,该方法克服了聚类有效性对样本空间分布的依赖并同时提高了算法的效率。仿真结果表明,在移动通信话务量预测中,该算法与其他方法相比较,运算速度快,准确度高。     

C-RAN中基于Markov模型的小区用户数预测

基于排队论和Markov转移模型,对C-RAN(绿色无线接入网)中小区簇所包含所有小区的用户数的变化规律进行预测研究。提出了一种综合考虑历史规律及当前趋势的预测方案,对各小区不同时刻的用户到达率和离开率进行预测。通过求Markov转移模型的瞬态解,得出各小区用户数在不同时刻的统计平均值。在考虑预测误差和系统开销的情况下,求解最优的预测周期。仿真结果表明,较优的预测周期能客观反映实际环境中用户数的变化规律。     

2002:移动通信业的机遇与挑战

一、全球移动通信运营业的回顾与前瞻 1.用户数和话务量增长仍然迅速 尽管全球经济低迷,但与2000年相比,全球每用户平均移动话务量基本保持不变,而在北欧等一些高普及率国家,每用户话务量还呈上升趋势.全球网络话务量在2001年上升了30%以上.     

多因素影响下的忙时话务量预测方法的研究

为了提高节假日移动话务量的预测精度,提出了一种基于多因素影响的忙时话务量预测方法。首先对忙时话务量进行相关性分析,得到4个影响话务量的重要因子,然后把4个因子与忙时话务量训练数据一起作为输入变量,最后用改进的具有非线性惯性权重的粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型进行预测。实验结果表明该预测模型有更高的预测精度和较强的泛化能力。     

利用移动终端定位和概率分布的话务量地理分布预测

为了更加实用、快速、准确地对话务量地理分布进行预测,使用CTR数据作为研究数 据,以移动终端定位技术为基础,将概率分布模型用于话务量地理分布的预测上,提出了一 种利用移动终端定位技术和概率分布模型的话务量地理分布预测方法,并通过MATLAB进行实 现。同时,该方法在利用移动终端定位技术进行计算时,还考虑了天线方向增益的影响,将 有望降低移动终端定位技术本身所产生的误差。     

LTE异频负载均衡算法优化的技术应用

文章通过对大话务量场景下同覆盖异频小区的话务不均衡的问题进行负载均衡专项优化,应用负载均衡触发模式、异频负载均衡用户数门限、负载均衡用户数偏置、负载均衡最大切换用户数、用户数差值门限、异频空闲态等有效方法,对异频小区的话务量不均衡情况进行了网络优化,使网络效益明显提升。     

市场细分原则在开发电话二次市场中的应用

电信市场包括一次市场和二次市场。电话放号、用户数增加只是进入了一次市场,关键还在于以话务量为基础的二次市场的开发。我国目前的电话二次市场存在很大的问题。一是由于初装费的取消,新装电话的成本只包括基本的工料费与少量的手续费,同时电信企业的交换机口数与网络资源都比较充足,所以新增用户数呈现出了大批量增长的趋势。但是随着用户数的增加,电信企业的业务量却不见增加,甚至有不断下降的趋势。二是电信企业将单机话务量的提高作为重点来抓,下是越发     

弹性系数法在语音用户数预测中的应用

论述弹性系数法在语音用户数预测中的应用。通信网络建设的需求是基于用户数量,因此用户数预测非常关键。论文首先给预测依据的数据资料,据此进行预测;然后利用人均国民生产总值作为收入,确定收入弹性系数,通过移动加权平均法对弹性系数进行修正,并基于人口数量,对语音用户数实现预测:最终,结合通信行业发展趋势,定性对预测数据进行修订。