基于相關度的忙時話務量加權一階局域預測模型

段志梅+袁曉金++程加堂

摘 要： 為了改善加權一階局域預測模型的預測精度，提出衡量相點間相關性的相關度函數。利用相關度函數確定預測中心點的參考鄰域，并將相關度的大小以加權的方式作用于加權一階局域預測模型，進而推導出辨識加權一階局域預測模型參數的算法。最后將預測模型用于忙時話務量的預測中，結果表明，該模型有效地提高了忙時話務量的預測精度，驗證了相關度函數衡量相點間相關性的有效性。

關鍵詞： 參數辨識； 加權一階局域預測模型； 忙時話務量； 預測精度

中圖分類號： TN958?34； TP391.4 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）22?0017?04

0 引 言

忙時話務量的預測是通過對歷史數據進行分析，找出其特征、規律或影響因數，用合適的方法對未來可能出現的忙時話務量進行預測。對未來可能出現的忙時話務量進行預測，可為網絡運行維護部門進行網絡安全預防和網絡調整優化提供決策支持，同時還是各移動運營商們進行網絡規劃和設計時的一個重要依據。預測結果的準確與否，會直接影響到通信網絡的通話質量和服務質量。忙時話務量歷史數據是一個受多重因素影響的動態非線性時間序列，其中不確定因素很多，使預測很困難。傳統的話務量預測方法有季節法、ARMA法和回歸法等，這些方法雖然獲得了較好的預測效果，但主要是針對平穩話務量的預測，難以滿足具有動態非線性特性的忙時話務量預測。隨著預測技術的發展，一些學者提出BP神經網絡[1]、支持向量機[2?5]和回聲狀態網絡[6]等智能方法用于話務量的預測，在具有相當數量歷史數據支持的情況下，這些方法能處理話務量和其影響因素之間的非線性關系，比傳統的預測方法更具優勢。

混沌是非線性系統中的一種新的存在形式，混沌預測法有全域法和局域法[7]，文獻[8]采用加權一階局域模型對電力系統負荷進行短期預測，由于引進權值，獲得較高的預測精度，因而得到了廣泛的應用。但加權一階局域預測模型是利用歐式距離來衡量相點間的相關性，當嵌入維數較高時，歐式距離僅反映相點的空間距離，并不能完全反映相點間的相關性，預測精度不夠理想。有學者提出以描述相點軌跡相似程度的關聯度[9?10]替代歐式距離衡量相點間的相關性，有效地提高了電網短期負荷的預測精度；然而文獻[11?13]的研究表明，用相點間的夾角來衡量相點軌跡的相似程度，比用關聯度獲得了更好的預測效果。

事實上，在衡量相點間的相關性時，不僅希望相點間的空間距離較近，還希望相點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相點相關性的影響，進行參數融合，提出相關度函數作為判別相點間相關性的準則，推導出新的預測模型擬合參數算法，最后將該模型用于忙時話務量的預測中，以檢驗預測效果。

4 結 語

（1） 本文重構了忙時話務量的相空間，經計算，忙時話務量的最大Lyapunov指數l=0.046 601，說明忙時話務量具有混沌特性和可預測性，并采用常用的加權一階局域預測模型對其進行預測；

（2） 為了克服加權一階局域預測模型單獨采用歐式距離或夾角余弦衡量相點相關性的不足，本文綜合考慮二者對相點相關性的影響，提出相關度函數，推導出新的加權一階局域預測算法。并對忙時話務量進行預測，結果表明，其預測均方根誤差為0.096 7，而夾角余弦法的預測均方根誤差為0.166 6，說明相關度函數更適合用來描述相點間的相關性。該方法有效地提高了忙時話務量的預測精度，為非線性時間序列的預測提供了一種有效的途徑。

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