[發(fā)明專利]基于單變量回歸計(jì)算加權(quán)移動(dòng)平均權(quán)重的話務(wù)量預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410485855.8
• 申請(qǐng)日: 2014-09-22
• 公開（公告）號(hào): CN104318053B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)宇平;蘇凱;莫玉純;吳廣財(cái);蔡嘉榮;馬旭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心
• 主分類號(hào): G06F19/00
• 分類號(hào): G06F19/00
• 代理公司: 廣州知友專利商標(biāo)代理有限公司44104
• 代理人: 周克佑

1.一種基于單變量回歸計(jì)算加權(quán)移動(dòng)平均權(quán)重的話務(wù)量預(yù)測(cè)方法，包括：

步驟一，獲取歷史話務(wù)量數(shù)據(jù)，并從該歷史話務(wù)量數(shù)據(jù)中按日期倒序的方式連續(xù)提取出n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組，其中，n為正整數(shù)，每組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組均包含連續(xù)八天的話務(wù)量數(shù)據(jù)；

步驟二，以預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中最后一天的話務(wù)量p為因變量、前七天的話務(wù)量x_i為自變量，建立單變量回歸模型如下：

p＝ω_i′x_i…………………………………………………………………公式(1)

其中，i＝1,2,…,7依次表示預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組的前七天中的星期日至星期六，x_i表示預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組的前七天中星期i的話務(wù)量，ω_i′為預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組的前七天中星期i的回歸系數(shù)；

步驟三，依據(jù)步驟一的n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組，用普通最小二乘估計(jì)法對(duì)公式(1)進(jìn)行求解，分別計(jì)算得到星期日至星期六的回歸系數(shù)估計(jì)值：

${\widehat{\mathrm{\ω}}}_i^{\′}=\frac{\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}\left[(x_{i,j}-\stackrel{\‾}{x})(p_j-\stackrel{\‾}{p})\right]}{\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_{i,j}-\stackrel{\‾}{x})}^2}$…………………………………………………公式(2)

其中，為星期i的回歸系數(shù)估計(jì)值，j＝1,2,…,n依次表示n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組的編組序號(hào)，x_i,j為第j組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組的前七天中星期i的話務(wù)量，為n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中所有話務(wù)量的平均值，p_j為第j組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中最后一天的話務(wù)量，為n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中所有最后一天話務(wù)量的平均值；

步驟四，對(duì)步驟三計(jì)算得到的星期日至星期六的回歸系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行歸一化處理，得到星期日至星期六的話務(wù)量權(quán)重值：

${\mathrm{\ω}}_i=\frac{{\widehat{\mathrm{\ω}}}_i^{\′}}{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\ω}}}_i^{\′}}$………………………………………………………………公式(3)

其中，ω_i為星期i的話務(wù)量權(quán)重值；

步驟五，建立話務(wù)量預(yù)測(cè)模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{\mathrm{weekend}}=\frac{m_{\mathrm{weekend}}}{m_{\mathrm{all}}}\×\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i{x}_i^{\′}\\ p_{\mathrm{weekday}}=\frac{m_{\mathrm{weekday}}}{m_{\mathrm{all}}}\×\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i{x}_i^{\′}\end{array}\right.$

其中，p_weekend為待預(yù)測(cè)日為星期六或星期日時(shí)的話務(wù)量預(yù)測(cè)值，p_weekday為待預(yù)測(cè)日為星期一至星期五任意一天時(shí)的話務(wù)量預(yù)測(cè)值，和分別為周末調(diào)整因子和工作日調(diào)整因子，m_weekend為n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中所有星期六和星期日的話務(wù)量的中位數(shù)，m_weekday為n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中所有星期一至星期五的話務(wù)量的中位數(shù)，m_all為n組預(yù)測(cè)用話務(wù)量數(shù)據(jù)組中所有話務(wù)量的中位數(shù)，x_i′為待預(yù)測(cè)日的前七天中星期i的話務(wù)量。