[發明專利]基于聚類和ARIMA模型的話務量預測方法無效
| 申請號： | 201010566473.X | 申請日： | 2010-11-30 |
| 公開（公告）號： | CN102088709A | 公開（公告）日： | 2011-06-08 |
| 發明（設計）人： | 彭宇;劉大同;郭嘉;于江;陳強;戴毓豐;雷苗 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | H04W16/22 | 分類號： | H04W16/22 |
| 代理公司： | 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 | 代理人： | 張果瑞 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 arima 模型 話務量 預測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于聚類和ARIMA模型的話務量預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟一、按照先驗知識將話務小區劃分為四種類型，所述四種類型分別為：交通主干線、繁華商業區、高等院校和居民住宅區；
步驟二、對每種類型中的每個話務小區的話務數據進行預處理，獲取每個話務小區的聚類特征，所述聚類特征包括相關系數、方差、最大值、中間值、平均值、最小值、出現頻率最高的值和標準差；
步驟三、根據每個話務小區的聚類特征，并采用K-MEANS聚類算法依次對每種類型中的話務小區進行聚類，將每種類型中的話務小區細化成多個具有相似聚類特征的類別；
步驟四、對每一個所述細化話務小區類別中話務小區采用ARIMA模型進行話務量預測，同一類別的細化話務小區選擇相同的建模參數。
2.根據權利要求1所述的基于聚類和ARIMA模型的話務量預測方法，其特征在于，步驟一將話務小區分為四種類型的方法為：根據先驗知識，人為對每個話務小區所屬類別進行標定。
3.根據權利要求2所述的基于聚類和ARIMA模型的話務量預測方法，其特征在于，標定的方式采用模糊隸屬函數方式給定。
4.根據權利要求1所述的基于聚類和ARIMA模型的話務量預測方法，其特征在于，步驟四所述的建模參數包括p、q、P和Q，p、q、P和Q的取值在0、1和2中遍歷，選擇最優者作為ARIMA模型的建模參數。
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