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灰色建模技术的通信运行指标预测(2)

时间:2022-12-07 19:50来源:毕业论文
目 录 第一章 绪论 1 1。1通信话务量简介 1 1。1。1话务量定义 1 1。1。2话务量研究背景, 现状 和意义 1 1。2研究模型方法简介 2 1。2。1 GM模型简介 3 1。2。

目    录

第一章 绪论 1

1。1通信话务量简介 1

1。1。1话务量定义 1

1。1。2话务量研究背景,现状和意义 1

1。2研究模型方法简介 2

1。2。1  GM模型简介 3

1。2。2马尔可夫模型简介 3

1。3本章小结 3

第二章 研究灰色模型的主要方法 5

2。1 GM(1,1)模型 5

2。2马尔可夫模型 6

2。2。1马尔可夫模型的定义 6

2。2。2马尔可夫模型的构造 7

第三章 基于灰色模型的话务量预测 10

3。1模型描述 10

3。2马尔可夫模型状态范畴的划分 13

3。3马尔可夫模型初始概率的计算 14

3。4马尔可夫链的权重的计算 15

第四章 结束语 17

致谢 18

参考文献 19

第一章 绪论

1。1  通信话务量简介

1。1。1  话务量定义

话务量[10,11,13],也称电信业务流量,电信负载量。话务量不仅体现了电信设备装置的承载能力,也表现了用户对通信的需求。其大小在取决于用户数量,用户通话次数的同时,也受用户每次通话所耗时长的影响。在通话次数一定,用户数量一定情况下,每次通话时长越长,话务量越大。话务量单位有两种:爱尔兰(Erl)、百秒呼(CCS),分别表示当通信事件以小时为单位和以百秒为单位时的话务量单位[11]。文献综述

1。1。2  话务量研究背景,现状和意义

1。2  研究模型方法简介

大数据时代的步入,各种数据分析方法的层出不穷,很多数据分析都要以大量的数据为基础,而事实情况在通信业方面,数据的收集相对困难,而且数据量达不到大数据分析的程度。很多适用于大数据分析的方法(如回归分析,相关分析等)并不适合少量数据的研究。在此严峻现状下,邓聚龙[1,3,5]首创的灰色系统理论这种基于“贫信息”,“少数据”的研究方法适时的为此提供了帮助。灰色系统理论[1,3,5]以“部分信息已知,部分未知”的“小样本”,“贫信息”系统为研究对象,通过对部分已知的信息的分析,提取来获取整体数据的规律,演变。论文网

1。2。1  GM模型简介

GM系列模型[1,3,7,8,12]是灰色预测理论的基本模型,其中GM(1,1)模型尤为常见,而对于GM(1,1)模型,较为常见的有GM(1,1)均值模型,GM(1,1)原始差分模型,GM(1,1)离散模型以及GM(1,1)均值差分模型等。与此同时,除了不同形式的近似程度的差别之外,GM(1,1)模型的四种基本形式两两等价(均值模型,原始差分模型,离散模型,均值差分模型)[11,12,13]。这种程度的差别也是它们分别适合不同的情况,不同范围的原因,为它们的应用提供了多种可能,多种选择。与此同时,因为原始差分模型,均值差分模型,离散模型的时间响应式均为等比序列,因此,能够比较准确的模拟齐次指数序列[11]。 灰色建模技术的通信运行指标预测(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_107345.html

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