| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·网络性能预测方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 高斯过程回归模型 | 第15-21页 |
| ·模型基本原理 | 第15-17页 |
| ·高斯分布 | 第15-16页 |
| ·高斯过程基本原理 | 第16-17页 |
| ·核函数和超参数 | 第17-21页 |
| ·协方差函数 | 第17-19页 |
| ·高斯过程中核函数的确定 | 第19-20页 |
| ·高斯过程中超参数的学习 | 第20-21页 |
| 第3章 高斯过程模型在网络性能预测中的应用 | 第21-32页 |
| ·TD-SCDMA 网络性能的主要指标及其特点 | 第21-25页 |
| ·TD-SCDMA KPI 指标体系 | 第21-22页 |
| ·性能指标的特点 | 第22-25页 |
| ·高斯过程预测模型 | 第25-27页 |
| ·高斯过程回归模型预测算法 | 第25-26页 |
| ·算法验证 | 第26-27页 |
| ·GP 模型对采取不同时间粒度的指标数据预测结果比较 | 第27-29页 |
| ·预测仿真实验 | 第27-28页 |
| ·结果分析 | 第28-29页 |
| ·GP 模型与 BP 神经网络预测结果比较 | 第29-31页 |
| ·预测仿真实验 | 第29-30页 |
| ·结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于中值滤波的 GP 模型在预测中的应用 | 第32-44页 |
| ·中值滤波在预测中的使用 | 第32-34页 |
| ·中值滤波理论 | 第32-33页 |
| ·中值滤波器 | 第33页 |
| ·中值滤波器在预测数据中的应用 | 第33-34页 |
| ·基于中值滤波的高斯过程预测模型 | 第34-36页 |
| ·预测实验及结果分析 | 第36-40页 |
| ·采用中值滤波前后 GP 模型对短期话务量预测结果对比 | 第36-37页 |
| ·采用中值滤波前后 GP 模型对长期话务量预测结果对比 | 第37-38页 |
| ·采用中值滤波前后 GP 模型对接通率预测结果对比 | 第38-40页 |
| ·基于中值滤波的 GP 模型对网络性能综合预测分析 | 第40-43页 |
| ·网络性能多指标预测 | 第40-43页 |
| ·网络性能综合分析总结 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 主动监控系统设计与实现 | 第44-54页 |
| ·主动监控功能要求和数据采集 | 第44-46页 |
| ·主要功能及实现要求 | 第44-45页 |
| ·数据采集 | 第45-46页 |
| ·主动监控系统设计 | 第46-48页 |
| ·主动监控实时性能告警算法 | 第48-51页 |
| ·算法实现思想 | 第48-50页 |
| ·基线和容忍线选取原则 | 第50-51页 |
| ·演示系统实现 | 第51-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
