發(fā)布時間：2024-04-26 06:29

　　針對當前業(yè)務(wù)量預(yù)測方法過于理想化、預(yù)測準確度不高等問題,根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)量特征提出了一種基于乘積季節(jié)自回歸求和移動平均(S-ARIMA)模型的業(yè)務(wù)量預(yù)測方法.依據(jù)現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)量的特征,詳細分析了基于S-ARIMA的業(yè)務(wù)量預(yù)測建模的數(shù)學(xué)過程,經(jīng)過現(xiàn)網(wǎng)大量業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)驗證,S-ARIMA模型相比其他模型方法在預(yù)測值和置信區(qū)間上均具有較好的結(jié)果,是一種合理有效的業(yè)務(wù)量預(yù)測方法.

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 S-ARIMA模型
    1.1 業(yè)務(wù)量的時間特征
    1.2 S-ARIMA模型的一般形式
    1.3 模型識別的方法
2 基于S-ARIMA模型的建模過程
3 基于現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)S-ARIMA模型與其他模型的預(yù)測結(jié)果比較
    3.1 某基站小區(qū)的各模型預(yù)測結(jié)果比較
    3.2 S-ARIMA模型與Holt-winter’s模型的進一步比較研究
4 結(jié)束語



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