话务量分析和多种预测模型的比较研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·话务量预测概念 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文工作与论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 话务量分析综述 | 第14-18页 |
| ·话务量概述 | 第14-15页 |
| ·话务量分析调研 | 第15-17页 |
| ·话务量分析的意义 | 第15-16页 |
| ·预测方法概述 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 预测模型的理论分析 | 第18-31页 |
| ·ARMA预测模型 | 第18-20页 |
| ·自回归AR(p)模型 | 第19页 |
| ·滑动平均MA(q)模型 | 第19页 |
| ·自回归滑动平均ARMA(p,q)模型 | 第19-20页 |
| ·神经网络(BP)预测模型 | 第20-23页 |
| ·神经元模型 | 第21-22页 |
| ·神经网络的结构与学习方法 | 第22-23页 |
| ·支持向量机(SVM)预测模型 | 第23-30页 |
| ·分类和回归问题 | 第23-24页 |
| ·SVM分类方法 | 第24-26页 |
| ·SVM回归分析 | 第26-29页 |
| ·SVM方法的特点 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 多种预测模型的比较研究 | 第31-56页 |
| ·话务量数据采集及分析 | 第31-34页 |
| ·预测模型框架图及其概述 | 第34-37页 |
| ·基于ARMA模型的预测模型 | 第37-40页 |
| ·基于BP模型的预测模型 | 第40-45页 |
| ·基于SVM模型的预测模型 | 第45-49页 |
| ·多种预测模型的性能比较 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于SVM多模型的话务量预测模型 | 第56-61页 |
| ·多模型的设计及其说明 | 第56-57页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第57-59页 |
| ·与SVM单模型预测结果的比较 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
