基于SVM分块回归的高效话务量预测模型

本篇论文深入探讨了"基于SVM分块回归分析的话务量预测模型"，由陈蓉、周文安和宋俊德三位作者共同完成，发表于北京邮电大学电子工程系。论文背景强调了准确话务量预测在现代网络管理、规划和设计中的核心作用，尤其是在新一代网管系统中对于业务量预测的需求日益增长。 论文的核心贡献在于提出了一种创新的方法，即利用支持向量机（SVM）进行分块回归分析来提高话务量预测的精度。传统方法如ARMA模型虽然在描述话务量序列方面有一定效果，但假设话务量序列是平稳的，且难以适应话务量随时间变化的复杂性，特别是对于工作日和周末话务量的不同特性处理不足。 作者注意到，话务量作为动态且随机的时间序列，其变化受到诸如节假日、旅游活动等多种因素影响，导致工作日和周末话务量呈现出显著差异。为解决这一问题，他们将话务量数据按照日期分为工作日和周末两部分，分别构建不同的模型进行预测。这种方法相较于简单的函数拟合或 Kalman 滤波等模型，能够更准确地捕捉话务量的特性变化，从而提高了预测的精确度。 通过实验证明，这种基于SVM分块回归分析的话务量预测模型在预测效果上超越了传统的ARMA模型，显示出显著的优势。这对于移动运营商来说，意味着能够更好地进行资源调度，优化网络性能，从而促进企业的长远发展。 本论文的研究成果填补了现有话务量预测模型的空白，为应对复杂话务动态提供了新的有效工具，对于提升通信网络的管理和设计水平具有重要的实际价值。