复高斯小波核函数优化支持向量机在多因素话务量预测中的应用

"本文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的多因素话务量预测研究，旨在提高移动通信网络话务量预测的精度，从而优化网络性能和提升用户体验。文章指出，由于多种因素影响话务量预测，选择了多因素灰色预测模型，并通过关联分析确定关键影响因素。然而，该模型对于波动性大的数据预测效果不佳，因此引入了支持向量机，特别是采用了复高斯小波核函数优化的SVM模型，以增强模型的收敛性和全局优化能力。通过仿真比较，证明了改进后的模型具有更好的预测性能，能够更准确地预测话务量的变化趋势。" 在移动通信领域，话务量预测是网络规划和管理的关键环节，它直接影响着网络的稳定性和用户满意度。传统的预测方法如线性自回归移动平均模型(ARIMA)和人工神经网络(ANN)在处理非线性、非平稳的数据时存在局限性。支持向量机(SVM)作为一种监督学习模型，因其强大的非线性处理能力和泛化能力，在话务量预测中表现出色。 本文提出的改进方法首先利用关联分析法从多个因素中筛选出对话务量影响显著的因素，如系统接通率、忙时用户数、开机用户数和小区切换次数。然后，通过复高斯小波核函数优化的支持向量机，该模型能够更好地适应数据的波动性，提高预测精度。复高斯小波核函数结合了高斯函数的平滑性和小波函数的局部特性，使其在复杂数据集上具备良好的收敛性和全局最优解搜索能力。 在模型构建过程中，数据预处理是一个重要的步骤，包括清洗、归一化等，以消除异常值和噪声，使模型能更好地捕捉数据的内在规律。在模型验证阶段，通过与传统模型（如粒子群优化支持向量机的多因素灰色模型和单纯的多因素灰色模型）的仿真对比，证明了改进模型的预测效果更接近实际值，从而提高了预测的准确性。 本文的研究工作为移动通信网络的话务量预测提供了一种有效的方法，有助于网络运营商更精准地预测未来的业务需求，提前进行网络扩容和优化，确保服务质量的同时降低运营成本。未来的研究可以进一步探索更多影响话务量的因素，以及开发更加智能化和动态化的预测模型，以应对不断变化的通信环境。