基于SVM分块回归分析的话务量预测模型.docx

基于SVM分块回归分析的话务量预测模型
1.引言
话务量预测一直是通信网络管理中的一个重要问题，它可以帮助网络管理人员做出有理性和针对性的决策，有效地调度网络资源和提高网络运营效率。本文拟基于支持向量机（SVM）分块回归算法，构建一个话务量预测模型，帮助网络管理人员实现精准的话务量预测。
2.SVM分块回归算法原理
SVM分块回归算法是支持向量机基于回归分析问题的一种扩展形式，是一种非参数统计方法。SVM分块回归算法的本质是通过对训练样本进行分块，对每一块都使用SVM回归算法进行回归分析，最终将每一块的回归分析结果整合起来，得到最终的回归函数。SVM分块回归算法具有良好的稳健性和高效性，在处理噪声数据和非线性问题时具有优良的性能。
3.SVM分块回归算法步骤
3.1数据预处理
首先需要进行数据预处理，确定所选用的数据集以及特征属性。对于话务量预测模型，通常需要挑选与话务量相关的因素作为特征属性，如时间、季节、天气等因素。同时，为了确保预测结果的准确性和可靠性，数据预处理还可以包括数据清洗、特征选择、建立模型评估标准等步骤。
3.2数据分块
根据选定的特征属性，将数据集进行切分，划分不同的块。每一块内部数据的特征属性应该具有较强的相关性，而块与块之间的数据特征则应该有较强的差异性。数据分块的核心是寻找数据集内部的局部规律，并将其划分为不同的块。
3.3SVM回归分析
对每一块进行SVM回归分析，得到每一块的回归模型，并计算出每一块的误差。SVM回归算法可以通过寻找最优的分界函数，将输入数据映射到高维特征空间中进行分析。SVM回归算法可以避免传统回归分析中的过拟合和欠拟合问题，并且处理非线性问题的能力也非常强。
3.4模型整合
将每一块的回归分析结果整合起来，形成最终的回归函数。整合方法可以采用平均值法、加权平均值法或者聚类法等多种方式。通过模型整合，可以将每一块的特征属性进行统一，形成一个全局回归模型，从而实现话务量预测的最终目的。
4.实验结果与分析
为了验证基于SVM分块回归算法的话务量预测模型的有效性，本文采用了一个真实的话务量数据集，并对比了SVM分块回归模型和传统回归模型的预测精度。结果显示，SVM分块回归模型的预测精度较传统回归模型有明显提升，这是由于SVM分块回归算法在处理非线性问题上的能力更强，能够更准确地捕获数据内部的局部规律和特点，从而提升了预测精度。
5.结论与展望
本文通过基于SVM分块回归算法构建了一个话务量预测模型，证明了SVM分块回归算法在处理话务量预测问题上的优越性。未来可以采用更加灵活和高效的算法，如人工神经网络（ANN）、深度学习（DL）等，进一步提高话务量预测模型的预测精度和实用性。