| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·无线通信数据流量预测的意义 | 第10-13页 |
| ·课题研究的流程和方案 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容与主要结构 | 第14-16页 |
| 第二章 时间序列和预测模型 | 第16-24页 |
| ·随机过程和时间序列介绍 | 第16-19页 |
| ·随机过程定义和分类 | 第16-17页 |
| ·时间序列的定义以及分类 | 第17-19页 |
| ·预测的定义以及分类 | 第19-21页 |
| ·预测的定义和分类 | 第19页 |
| ·常见预测方法的介绍 | 第19-21页 |
| ·数据业务与话务业务的异同点分析 | 第21-23页 |
| ·本章总结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于SEASON-ARMA模型的数据业务流量预测 | 第24-52页 |
| ·数据流量特性分析和预处理 | 第24-36页 |
| ·数据预处理过程概述 | 第24页 |
| ·数据特性分析和预处理 | 第24-36页 |
| ·拟合移动平均和指数平滑模型 | 第36-40页 |
| ·基于自适应滤波的加权移动平均法 | 第36-38页 |
| ·指数平滑法 | 第38-40页 |
| ·季节时间序列模型 | 第40-48页 |
| ·季节ARIMA模型的特性和建模步骤 | 第40-41页 |
| ·季节ARIMA模型阶数判断 | 第41-44页 |
| ·季节ARIMA模型参数估计 | 第44-46页 |
| ·模型检验及选定 | 第46-48页 |
| ·残差序列分析 | 第48-51页 |
| ·本章总结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于SEASON-ARMA-ARCH模型的数据业务流量预测 | 第52-67页 |
| ·ARCH族模型介绍 | 第52-59页 |
| ·线性ARCH和GARCH模型 | 第52-55页 |
| ·衍生ARCH和GARCH模型 | 第55-57页 |
| ·异方差性检验方法 | 第57-59页 |
| ·对数据业务数据建立SEASON-ARMA-ARCH模型 | 第59-66页 |
| ·阶数的确定 | 第59页 |
| ·ARCH模型参数估计 | 第59-62页 |
| ·GARCH(1,1)模型参数估计 | 第62-64页 |
| ·拟合结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章总结 | 第66-67页 |
| 总结和展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
