一种话务量预测方法

摘要

本发明公开了一种话务量预测方法，首先计算每个小区的话务统计特征，并对统计特征进行分组，将话务统计特征中的均值和中间值分为集中组特征，将方差、标准差、最大值和最小值分为离散组特征；之后对所选择的所有话务小区的均值和标准差分别进行聚类，根据聚类结果划分出小区类型；再对聚类结果建立分类模型，根据分类模型得到不同类型小区的界定规则；最后根据所述的界定规则识别出小区类型，并对同一类型的小区建立差分自回归移动平均模型，根据模型进行话务量预测。采用该方法进行话务量预测，能有效提升聚类划分小区的质量，从而提升话务量预测精度，且采用该方法的分类模型识别聚类结果能固化到算法，提高话务量预测的效率。

主权项

一种话务量预测方法，包括以下步骤：(1)获取所选取的每个话务小区的通话数据，计算每个小区的话务统计特征；所述的话务统计特征包括小区设定时间段内话务量的均值、方差、标准差、中间值、最大值和最小值；(2)对统计特征进行分组，将均值和中间值分为集中组特征，将方差、标准差、最大值和最小值分为离散组特征；(3)对所选取的所有话务小区的集中组特征中的均值和离散组特征中的标准差分别进行聚类，并根据聚类结果将所选取的小区划分出小区类型；(4)对聚类结果建立分类模型，根据分类模型得到不同类型小区的界定规则；(5)根据所述的界定规则判断待识别小区出小区类型，并对同一类型的小区建立差分自回归移动平均模型，根据差分自回归移动平均模型进行话务量预测。