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。