面向场景的3G移动数据业务流量建模分析及预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文背景 | 第9-11页 |
| ·选题的意义 | 第11页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 3G移动数据业务流量分析的理论基础 | 第13-18页 |
| ·3G移动数据业务 | 第13-14页 |
| ·3G移动数据业务预测方法 | 第14-15页 |
| ·基于流量的预测模型的研究现状 | 第15-18页 |
| 第三章 流量数据的建模分析 | 第18-35页 |
| ·流量数据初步分析 | 第18-22页 |
| ·流量数据特点描述 | 第18-19页 |
| ·流量数据的建模方法 | 第19-22页 |
| ·时间序列分解模型 | 第22页 |
| ·趋势分量子序列 | 第22-26页 |
| ·滑动窗口平滑算法 | 第24页 |
| ·基于固定点的分段线性回归 | 第24-26页 |
| ·突发分量子序列 | 第26-30页 |
| ·热点检测算法 | 第26-27页 |
| ·突发分量提取 | 第27-28页 |
| ·热点分布特征分析 | 第28-30页 |
| ·周期分量子序列 | 第30-34页 |
| ·随机分量子序列 | 第34-35页 |
| 第四章 基于流量数据的预测 | 第35-62页 |
| ·预测的基本理论 | 第35-37页 |
| ·预测的分类 | 第35-36页 |
| ·预测的评价 | 第36-37页 |
| ·常规时段流量预测 | 第37-50页 |
| ·趋势分量预测 | 第37-44页 |
| ·突发分量预测 | 第44-49页 |
| ·周期分量预测 | 第49-50页 |
| ·随机分量预测 | 第50页 |
| ·重大赛事模版 | 第50-62页 |
| ·大型体育场馆的通信需求分析 | 第50-51页 |
| ·重大赛事建模 | 第51-57页 |
| ·重大赛事预测 | 第57-62页 |
| 第五章 系统的设计与实现 | 第62-74页 |
| ·系统结构 | 第62-63页 |
| ·模块设计 | 第63-67页 |
| ·忙闲时流量提取 | 第63页 |
| ·流量数据平滑处理 | 第63-64页 |
| ·分段线性拟合 | 第64-65页 |
| ·置信区间迭代算法 | 第65页 |
| ·提取突发时段 | 第65-66页 |
| ·数据汇聚 | 第66-67页 |
| ·系统实现 | 第67-74页 |
| 第六章 总结 | 第74-76页 |
| ·研究工作总结 | 第74页 |
| ·下一步工作 | 第74-75页 |
| ·攻读学位期间从事的科研工作总结 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79页 |
