基于LS-SVM的移动通信话务量高精度多步预测方法

“移动通信话务量多步预测的LS-SVM方法研究” 本文主要探讨了在移动通信领域中，如何利用Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) 方法进行高精度、高效率的多步话务量预测。针对当前移动通信系统对话务量预测的复杂需求，该研究提出了一种创新的LS-SVM预测模型，旨在解决传统预测方法在多步预测时精度下降的问题。 首先，研究中采用了自相关分析法来确定LS-SVM模型构建时输入样本的嵌入维数和延迟时间。自相关分析是一种统计方法，能够揭示数据序列自身的相关性，通过这种方式，可以有效地保留历史信息，同时降低样本的维度，减少冗余信息，提高模型的预测效率。 其次，为了解决多步预测过程中预测精度降低的挑战，研究者提出以之前预测得到的值而非实际值作为后续预测的输入，这样能够在没有真实值的情况下继续进行多步预测，保持预测的连续性和稳定性。这种方法减少了对实时数据的依赖，提高了预测的实时性。 通过在中国移动黑龙江有限公司的实际应用测试，该LS-SVM方法展示了其在实现高精度在线多步话务量预测方面的优秀性能。这种预测能力对于移动通信网络的规划、资源分配以及服务质量保障具有重要的实用价值。关键词包括话务量预测、时间序列分析、LS-SVM、自相关分析以及多步预测，这些都表明了该研究涉及的主要技术和理论领域。 总结来说，这项研究深入研究了LS-SVM在移动通信话务量预测中的应用，通过优化输入样本处理和多步预测策略，成功提升了预测的精度和效率，对于移动通信行业的运营管理和网络优化提供了有力的工具。