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(cè)模型的預(yù)測(cè)精度，提出衡量相點(diǎn)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(cè)中心點(diǎn)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(cè)模型，進(jìn)而推導(dǎo)出辨識(shí)加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型參數(shù)的算法。最后將預(yù)測(cè)模型用于忙時(shí)話務(wù)量的預(yù)測(cè)中，結(jié)果表明，該模型有效地提高了忙時(shí)話務(wù)量的預(yù)測(cè)精度，驗(yàn)證了相關(guān)度函數(shù)衡量相點(diǎn)間相關(guān)性的有效性。

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

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

0 引 言

忙時(shí)話務(wù)量的預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)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(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的忙時(shí)話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的忙時(shí)話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，可為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)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(shí)還是各移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商們進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和設(shè)計(jì)時(shí)的一個(gè)重要依據(jù)。預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確與否，會(huì)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(shí)話務(wù)量歷史數(shù)據(jù)是一個(gè)受多重因素影響的動(dòng)態(tài)非線性時(shí)間序列，其中不確定因素很多，使預(yù)測(cè)很困難。傳統(tǒng)的話務(wù)量預(yù)測(cè)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(cè)效果，但主要是針對(duì)平穩(wěn)話務(wù)量的預(yù)測(cè)，難以滿足具有動(dòng)態(tài)非線性特性的忙時(shí)話務(wù)量預(yù)測(cè)。隨著預(yù)測(cè)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(cè)，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(cè)方法更具優(yōu)勢(shì)。

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

事實(shí)上，在衡量相點(diǎn)間的相關(guān)性時(shí)，不僅希望相點(diǎn)間的空間距離較近，還希望相點(diǎn)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(duì)相點(diǎn)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(diǎn)間相關(guān)性的準(zhǔn)則，推導(dǎo)出新的預(yù)測(cè)模型擬合參數(shù)算法，最后將該模型用于忙時(shí)話務(wù)量的預(yù)測(cè)中，以檢驗(yàn)預(yù)測(cè)效果。

4 結(jié) 語(yǔ)

（1） 本文重構(gòu)了忙時(shí)話務(wù)量的相空間，經(jīng)計(jì)算，忙時(shí)話務(wù)量的最大Lyapunov指數(shù)l=0.046 601，說(shuō)明忙時(shí)話務(wù)量具有混沌特性和可預(yù)測(cè)性，并采用常用的加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)；

（2） 為了克服加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型單獨(dú)采用歐式距離或夾角余弦衡量相點(diǎn)相關(guān)性的不足，本文綜合考慮二者對(duì)相點(diǎn)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(cè)算法。并對(duì)忙時(shí)話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，其預(yù)測(cè)均方根誤差為0.096 7，而夾角余弦法的預(yù)測(cè)均方根誤差為0.166 6，說(shuō)明相關(guān)度函數(shù)更適合用來(lái)描述相點(diǎn)間的相關(guān)性。該方法有效地提高了忙時(shí)話務(wù)量的預(yù)測(cè)精度，為非線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)提供了一種有效的途徑。

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