电信业务预测技术特性分析new

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1、http://www.paper.edu.cn电信业务预测技术特性分析徐光宪刘建辉辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁阜新（123000）E-mail：flybirdxgx@sohu.com摘要：本文针对通信网业务预测热点介绍了目前电信业务预测中常用的方法，并对它们进行了分析比较，同时介绍了一些新的预测方法，并对通信网业务预测技术的未来发展作了展望。关键词：通信网；业务预测；预测技术中图分类号：F606.31．引言随着邮电分营、政企分开、电信重组、开放市场、引入竞争在内的一系列改革与通信新技术的不断涌现，

2、电信业无论在通信网络规模还是用户数目都在以突飞猛进的势头持续增长。面对着不断增大的通信网络规模，面对着更加激烈的技术和服务竞争，如何规划、优化和经营好自己的网络，如何准确地进行市场定位，根据需要适时开放各种业务，吸引更多的用户将是各家通信运营商需要考虑的首要问题。科学、有效、准确的业务预测则可以帮助决策者正确确定网络建设的容量规模，果断确定市场运作的重点和方向，对通信运营商发展新业务，扩展传统业务，迅速占领市场，在竞争中确立领先地位产生举足轻重的指导作用。因此研究各种科学的业务预测方法，来进行科学的决策，也是

3、各通[1]信运营商所需研究的课题。2．目前电信业务预测常用技术电信企业的业务预测主要是通信业务的预测，包括电信业务量和业务种类预测。业务量预测又分为各类专业业务的业务总量和业务量的流量流向预测，对于不同的业务种类预测的内容也不同。预测方法比较常见的有十余种，包括定量的、半定量的和定性的方法，目前常用的电信业务预测技术主要有以下几种：直观判断预测技术、相关回归预测技术、时间序列预测技术、类比预测技术及其他预测技术。直观预测技术又称定性预测法或专家预测法，主要通过熟悉情况的相关人员或专家的直观判断进行预测，其中较

4、为常用的有：专家会议法、特尔裴法和综合判断法。这种方法主要用来定性判断某一事件的发展趋势、优劣程度和发生的概率。相关回归预测技术又称为因果关系预测法，它是根据各经济变量之间的相互关系，利用历史数据建立起回归方程进行预测的一种预测法，是一种定量预测法，它定量地反映了事物之间的因果关系。-1-http://www.paper.edu.cn时间序列预测技术主要是分析统计数据依时间变化的发展规律，并用该变量的历史数据建立数学模型作外推预测未来。通信行业中常采用的时间序列预测技术有“趋势外推法”、“成长曲线预测法”、“

5、移动平均法”和“平滑预测法”。这种方法主要是根据历史资料和不同时期电信业务的发展作为定量预测。除了上述几种较为常用和经典的预测分析方法外，还发展了几种新的预测模型如：灰色预测模型、马尔柯夫预测模型、模糊预测模型和系统动力学模型等。电信预测中，不同的电信量其重要性是不同的，因此在做业务预测时，原则上应同时运用两种或两种以上的方法或多种方法并用，最好能够提出低方案和高方案两套预测方案，以便综合分析比较得出最佳方案。随着电信新业务种类的迅速发展与市场竞争的日趋激烈，因此今后也必然会研究和开发出一些新的预测技术。本文

6、主要对相关回归预测技术和时间序列预测技术这两类技术作一些研究和分析。3．相关回归预测技术电信业务的发展受国民经济水平、人均购买力大小和通信技术发展的影响。对于所要预测的对象，由于受到某些因素的影响，这些因素的变化会导致预测对象的变化。如:人均收入增加则购买力增加，家庭户数越多则需求量越大，因此各经济变量之间存在着一种相互关系。相关回归分析预测技术就是根据各经济变量之间的相互关系，利用历史数据建立起回归方程进行预测的一种预测方法。该方法的基木思路是:分析研究预测对象与有关因素的相互关系，用适当的回归预测模型表达

7、出这些关系，然后再根据数学模型预测其未来状况。该方法的主要工作就是通过对一组数据分析，建立相应回归模型、进行参数估计，利用模型对所研究的对象进行预测和分析，进而为经济决策提供依据。影响经济变量的因素有多有少，作用规律也不尽相同，据此回归预测法又可以划分为几个不同的类型。在回归预测中，把预测对象称为因变量，把相关因素称为自变量，只有一个因变量的称为一元回归，有多个因变量的称为多元回归，如果因变量与自变量的统计规律呈线性关系，称为线性回归，呈曲线关系则称为非线性回归。这里主要介绍一元线性回归和一元非线性回归。设预

8、测对象为因变量y，相关因素为自变量x，收集到的n对数据为：(x,y)，(x,y)，…，1122(x,y)，当散点图上的数据大致成线性分布的形式时，可以考虑用直线方程来描述它们之间的相nn互关系。（1）一元线性回归预测^建立回归方程为：y=a+bx^式中a、b为回归系数，y表示与y的实际值有所区别。选取a、b，常用的方法为最小二乘法，求解方程得：-2-http://www.paper.edu.cn−−