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时间:2019-03-08
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1、分类号学校代码密级研究生学号硕士学位论文数据挖掘技术在基站租赁费用管理中的应用研究ApplicationResearchinCarrierBaseStationRentalsManagementBasedonDataMiningTechnology学位申请人洪艳导师姓名及职称柳炳祥教授专业名称统计学所在学院信息工程学院论文提交日期2018-5学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文
2、中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权景德镇陶瓷大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日摘要随着中国通信设施服务股份有限公司的成立和快速发展,收编了三大电信
3、运营商的基站,包括基站和基站内的有源设备。三大运营商均不再建设基站等设施,通过租用基站的方式提高资源利用率并降低成本。随之而来的基站租赁费用的指标要素复杂,管理要求也越来越高,人工计算的工作量繁重且精度低、局限性大,无法满足实际需求,因此,提高铁塔费用计算、数据管理和预测等技术势在必行。本文引入数据挖掘技术对基站租赁费用计算和预测进行分析研究,覆盖了基站租赁费用线上计算和管理,以及对费用走势的预测,最终提供了一套较为完整的解决方案。本文第四章所述的费用计算系统是利用Java编程,结合Oracle数据库存储实现运营商基站租赁费用的计算,通过线上导入费用计算的各项参数,系
4、统自动计算出某省各地市公司的基站租赁费用,并以图形方式展现,同时,系统采用了Memcached分布式缓存,大大降低了数据库负载压力,提高了数据处理的效率。在系统计算出租赁费用以后,以某地市为例,将计算结果16个连续月度的基站租赁费用作为输入值,采用Matlab自带的拟合工具箱,用逐个函数实验的方法选择合适的拟合函数对基站租赁费用进行预测。实验结果表明,拟合函数短期内的预测结果较好,但是误差增加较快,实用价值不高。第六章利用BP神经网络强大的非线性映射能力,只利用少量年份作为输入,对原始数据进行拟合,建立BP神经网络模型,但是未经优化的连接权值和阈值会令网络陷入局部极值
5、,从而找不到全局最优点,精度低,泛化能力不好。在第七章中,笔者采用遗传算法、粒子群算法对BP神经网络进行优化,分别建立了独立的预测模型。试验结果表明GA-BP模型用于预测未来费用有较高的精度。但是对于训练数据的精度却不高,稳定性不是特别好。而PSO-BP神经网络的稳定性和一致性比BP神经网络有明显提高,同时预测精度也较高,粒子群算法较遗传算法来说更加易于实现,省去了许多复杂的遗传编码和交叉变异过程,并具有记忆能力,能够动态跟踪搜索当前状况并及时调整搜索策略,PSO-BP神经网络是一种比较好的预测方法。综上,本文提供了从费用计算、管理到费用预测等的一系列解决方案,极大的
6、提高了计算的精度并节约了时间、费用和人力等成本,同时预测的基站租赁费用能够作为预算和实际产生费用的衡量标准,使用户及时发现实际产生费用的异常,达到预警效果,具有一定的实际应用价值。I关键字:数据挖掘基站租赁费用拟合函数BP神经网络遗传算法粒子群算法IIAbstractWiththeestablishmentandrapiddevelopmentofChinacommunicationsfacilitiesserviceLimitedbyShareLtd,thecompanyincorporatedthethreemajortelecomoperators,includ
7、ingactiveequipmentinthebasestationandbasestation.Thethreemajoroperatorsarenolongerbuildingbasestationsandotherfacilities,byleasedbasestationstoimprovetheutilizationofresourcesandreducecosts.Therentalcostiscomplex,managementrequirementsareincreasinglyhigh,themanualcalculationwor
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