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

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。

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