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      基于相關(guān)度的忙時話務(wù)量加權(quán)一階局域預(yù)測模型

      2015-12-02 20:11段志梅袁曉金程加堂
      現(xiàn)代電子技術(shù) 2015年22期

      段志梅+袁曉金++程加堂

      摘 要: 為了改善加權(quán)一階局域預(yù)測模型的預(yù)測精度,提出衡量相點間相關(guān)性的相關(guān)度函數(shù)。利用相關(guān)度函數(shù)確定預(yù)測中心點的參考鄰域,并將相關(guān)度的大小以加權(quán)的方式作用于加權(quán)一階局域預(yù)測模型,進(jìn)而推導(dǎo)出辨識加權(quán)一階局域預(yù)測模型參數(shù)的算法。最后將預(yù)測模型用于忙時話務(wù)量的預(yù)測中,結(jié)果表明,該模型有效地提高了忙時話務(wù)量的預(yù)測精度,驗證了相關(guān)度函數(shù)衡量相點間相關(guān)性的有效性。

      關(guān)鍵詞: 參數(shù)辨識; 加權(quán)一階局域預(yù)測模型; 忙時話務(wù)量; 預(yù)測精度

      中圖分類號: TN958?34; TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2015)22?0017?04

      0 引 言

      忙時話務(wù)量的預(yù)測是通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出其特征、規(guī)律或影響因數(shù),用合適的方法對未來可能出現(xiàn)的忙時話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測。對未來可能出現(xiàn)的忙時話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測,可為網(wǎng)絡(luò)運行維護(hù)部門進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)防和網(wǎng)絡(luò)調(diào)整優(yōu)化提供決策支持,同時還是各移動運營商們進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和設(shè)計時的一個重要依據(jù)。預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確與否,會直接影響到通信網(wǎng)絡(luò)的通話質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。忙時話務(wù)量歷史數(shù)據(jù)是一個受多重因素影響的動態(tài)非線性時間序列,其中不確定因素很多,使預(yù)測很困難。傳統(tǒng)的話務(wù)量預(yù)測方法有季節(jié)法、ARMA法和回歸法等,這些方法雖然獲得了較好的預(yù)測效果,但主要是針對平穩(wěn)話務(wù)量的預(yù)測,難以滿足具有動態(tài)非線性特性的忙時話務(wù)量預(yù)測。隨著預(yù)測技術(shù)的發(fā)展,一些學(xué)者提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]、支持向量機(jī)[2?5]和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)[6]等智能方法用于話務(wù)量的預(yù)測,在具有相當(dāng)數(shù)量歷史數(shù)據(jù)支持的情況下,這些方法能處理話務(wù)量和其影響因素之間的非線性關(guān)系,比傳統(tǒng)的預(yù)測方法更具優(yōu)勢。

      混沌是非線性系統(tǒng)中的一種新的存在形式,混沌預(yù)測法有全域法和局域法[7],文獻(xiàn)[8]采用加權(quán)一階局域模型對電力系統(tǒng)負(fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測,由于引進(jìn)權(quán)值,獲得較高的預(yù)測精度,因而得到了廣泛的應(yīng)用。但加權(quán)一階局域預(yù)測模型是利用歐式距離來衡量相點間的相關(guān)性,當(dāng)嵌入維數(shù)較高時,歐式距離僅反映相點的空間距離,并不能完全反映相點間的相關(guān)性,預(yù)測精度不夠理想。有學(xué)者提出以描述相點軌跡相似程度的關(guān)聯(lián)度[9?10]替代歐式距離衡量相點間的相關(guān)性,有效地提高了電網(wǎng)短期負(fù)荷的預(yù)測精度;然而文獻(xiàn)[11?13]的研究表明,用相點間的夾角來衡量相點軌跡的相似程度,比用關(guān)聯(lián)度獲得了更好的預(yù)測效果。

      事實上,在衡量相點間的相關(guān)性時,不僅希望相點間的空間距離較近,還希望相點軌跡演化方向之間的夾角要小,以保證軌跡變化的相似性。因此,本文綜合考慮二者對相點相關(guān)性的影響,進(jìn)行參數(shù)融合,提出相關(guān)度函數(shù)作為判別相點間相關(guān)性的準(zhǔn)則,推導(dǎo)出新的預(yù)測模型擬合參數(shù)算法,最后將該模型用于忙時話務(wù)量的預(yù)測中,以檢驗預(yù)測效果。

      4 結(jié) 語

      (1) 本文重構(gòu)了忙時話務(wù)量的相空間,經(jīng)計算,忙時話務(wù)量的最大Lyapunov指數(shù)l=0.046 601,說明忙時話務(wù)量具有混沌特性和可預(yù)測性,并采用常用的加權(quán)一階局域預(yù)測模型對其進(jìn)行預(yù)測;

      (2) 為了克服加權(quán)一階局域預(yù)測模型單獨采用歐式距離或夾角余弦衡量相點相關(guān)性的不足,本文綜合考慮二者對相點相關(guān)性的影響,提出相關(guān)度函數(shù),推導(dǎo)出新的加權(quán)一階局域預(yù)測算法。并對忙時話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,其預(yù)測均方根誤差為0.096 7,而夾角余弦法的預(yù)測均方根誤差為0.166 6,說明相關(guān)度函數(shù)更適合用來描述相點間的相關(guān)性。該方法有效地提高了忙時話務(wù)量的預(yù)測精度,為非線性時間序列的預(yù)測提供了一種有效的途徑。

      參考文獻(xiàn)

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