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基于时间序列模型的异常话务量分块建模和预测 基于时间序列模型的异常话务量分块建模和预测 摘要:随着通信技术的迅速发展和互联网的普及,实时通话和数据传输在人们的日常生活中变得越来越重要。然而,通信网络中的异常话务量对网络性能和用户体验产生不利影响。因此,准确预测和处理异常话务量对通信网络的优化至关重要。本论文将基于时间序列模型,对异常话务量进行分块建模和预测。 第一节:引言 随着信息时代的到来,通信网络在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。随之而来的是巨大的话务量和数据传输需求。然而,随着通信网络的增长,异常话务量的出现不断增加,给网络带来了很多问题。因此,对异常话务量进行准确预测和处理成为一个重要的课题。 第二节:问题定义 异常话务量是指在通信网络中出现的超过正常范围的话务。这些异常可能由各种因素引起,如网络故障、恶意攻击、系统崩溃等。异常话务量会引起网络拥塞、数据丢失、延迟增加等问题,严重影响用户体验和通信网络的性能。 第三节:时间序列模型介绍 时间序列模型是一种用来描述和预测时间序列数据的统计模型。它基于过去的数据来推断未来的趋势和变化。在异常话务量分块建模和预测中,时间序列模型可以用来建立异常话务量的历史数据,并预测未来的异常话务量。 第四节:基于时间序列模型的异常话务量分块建模 为了分块建模异常话务量,首先需要对数据进行分块。常见的分块方法有滚动窗口、滑动平均和滑动方差等。然后,可以使用各种时间序列模型来对每个分块进行建模,如ARIMA模型、指数平滑模型等。这些模型可以捕捉到话务量的长期趋势、季节性变化和短期波动。 第五节:基于时间序列模型的异常话务量预测 在建立了异常话务量的分块模型后,可以使用这些模型来预测未来的异常话务量。预测结果可以帮助网络管理员及时采取措施来优化网络性能,减少异常话务量带来的问题。预测结果可以通过比较历史数据和实际数据的差异来评估模型的准确性,并进行模型的改进和优化。 第六节:实验和结果分析 为了验证基于时间序列模型的异常话务量分块建模和预测的有效性,可以使用真实的话务量数据进行实验。可以将数据分为训练集和测试集,使用训练集来建立模型,并使用测试集来评估模型的性能。实验结果可以通过比较预测结果和实际数据的误差来评估模型的准确性。 第七节:结论 本论文提出了基于时间序列模型的异常话务量分块建模和预测方法。通过对异常话务量进行分块建模和预测,可以准确预测未来的异常话务量,并及时采取措施来优化网络性能。实验证明,基于时间序列模型的方法在异常话务量分块建模和预测中具有一定的准确性和有效性。未来的工作可以进一步优化模型和算法,提高预测的精度和效率。 参考文献: 1.Box,G.E.P.,&Jenkins,G.M.(1976).Timeseriesanalysis:forecastingandcontrol.Holden-Day. 2.Hyndman,R.J.,&Athanasopoulos,G.(2018).Forecasting:PrinciplesandPractice.OTexts. 3.Wu,S.F.,Zhang,Y.,&Ai,L.(2019).Timeseriesforecastingbasedondeeplearning:Asurvey.Mathematics,7(12),1170. 4.Wang,X.,Miao,Z.,Peng,R.,&Xiao,H.(2019).Deeplearningfortimeseriesforecasting:asurvey.arXivpreprintarXiv:1909.00590.