| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题来源背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 2 基础理论技术 | 第13-21页 |
| 2.1 移动共址基站以及性能优化流程介绍 | 第13-15页 |
| 2.1.1 移动网络共址基站系统 | 第13-14页 |
| 2.1.2 移动网络性能优化处理流程概括 | 第14-15页 |
| 2.2 AJAX技术及ASP.NET MVC框架 | 第15-16页 |
| 2.2.1 AJAX技术 | 第15页 |
| 2.2.2 ASP.NET MVC框架 | 第15-16页 |
| 2.3 时间序列分析预测常用方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 整合自回归移动平均模型 | 第16-17页 |
| 2.3.2 BP神经网络预测模型 | 第17-19页 |
| 2.4 最小二乘法 | 第19页 |
| 2.5 K均值聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 移动基站性能管理分析系统设计 | 第21-36页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第21-24页 |
| 3.1.1 业务需求分析 | 第21-23页 |
| 3.1.2 移动基站性能管理分析系统关键性能指标 | 第23-24页 |
| 3.2 系统总体设计 | 第24-25页 |
| 3.3 数据导入及共址统计模块设计 | 第25-27页 |
| 3.3.1 设备数据导入及共址统计的设计 | 第25-26页 |
| 3.3.2 小区性能数据导入的设计 | 第26-27页 |
| 3.4 小区性能分析及预测模块设计 | 第27-30页 |
| 3.4.1 全网小区性能分析 | 第27-29页 |
| 3.4.2 重点小区趋势预测分析 | 第29-30页 |
| 3.5 基于GIS的站址定位模块设计 | 第30-31页 |
| 3.6 系统交互模块总体设计 | 第31-32页 |
| 3.7 数据库模块设计 | 第32-35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 移动基站性能管理分析系统实现 | 第36-44页 |
| 4.1 数据导入及共址统计模块实现 | 第36-40页 |
| 4.1.1 设备数据导入及共址统计的实现 | 第36-38页 |
| 4.1.2 小区性能数据导入的实现 | 第38-40页 |
| 4.2 小区性能分析模块实现 | 第40-41页 |
| 4.3 基于GIS的站址定位模块实现 | 第41-42页 |
| 4.4 系统交互模块实现 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基站小区类型分析及重点小区趋势预测 | 第44-62页 |
| 5.1 小区性能短期趋势模型 | 第44-50页 |
| 5.1.1 小区趋势类型分析以及线性趋势提取方法 | 第44-46页 |
| 5.1.2 LSM与LDM线性趋势提取 | 第46-48页 |
| 5.1.3 稳健LDM线性趋势提取 | 第48-50页 |
| 5.2 重点小区性能长期趋势预测模型 | 第50-61页 |
| 5.2.1 数据来源及预处理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 ARIMA模型建立过程 | 第53-55页 |
| 5.2.3 Elman神经网络模型建立过程 | 第55-56页 |
| 5.2.4 ARIMA与Elman组合模型建立过程 | 第56-57页 |
| 5.2.5 拟合预测结果对比分析 | 第57-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 系统运行及测试分析 | 第62-66页 |
| 6.1 系统运行 | 第62页 |
| 6.2 模块测试及分析 | 第62-65页 |
| 6.2.1 MFC客户端测试 | 第62-64页 |
| 6.2.2 WEB客户端测试 | 第64-65页 |
| 6.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |