基于小波变换和ARMA-LSSVM的忙时话务量预测

作     者：何玮珊 覃锡忠 贾振红 常春 曹传玲 HE Wei-shan;QIN Xi-zhong;JIA Zhen-hong;CHANG Chun;CAO Chuan-ling

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 中国移动通信集团新疆有限公司新疆乌鲁木齐830063 

基　　金：中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(XJM2013-2788) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2014年第35卷第12期

页      码：4105-4108,4119页

摘      要：为提高受多种因素影响的话务量数据的预测精度和稳定性,提出一种考虑多因素影响的基于小波变换和自回归滑动平均(ARMA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的话务量组合预测模型。对忙时话务量数据进行相关性分析,得出影响话务量的重要因子;利用小波变换对数据进行分解和重构,得到低频分量和高频分量;将低频分量输入ARMA模型进行预测,将高频分量和话务量重要影响因子输入粒子群算法优化的LSSVM模型进行预测,将两组预测结果合成。实验结果表明,该模型进一步提高了预测精度和稳定性。

主 题 词：话务量 小波变换 自回归滑动平均模型 最小二乘支持向量机 组合预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2014.12.009

馆 藏 号：203874270...