数据挖掘算法在网络优化话务量和差小区挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状简要分析 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 网络优化及数据挖掘 | 第14-21页 |
| ·网络优化技术 | 第14-16页 |
| ·移动通信网络优化意义 | 第14-15页 |
| ·移动通信网络优化概念 | 第15页 |
| ·移动通信网络优化的流程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的相关算法 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘在网络优化中的应用 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于多因素的话务量预测研究 | 第21-32页 |
| ·话务量基本描述 | 第21-23页 |
| ·问题与现状 | 第21-23页 |
| ·话务量的预测流程 | 第23页 |
| ·预测模型设计 | 第23-27页 |
| ·灰色关联分析 | 第23-24页 |
| ·多因素灰色模型 | 第24-26页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第26-27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-31页 |
| ·数据的选择及预处理 | 第27-28页 |
| ·算法主要思想 | 第28页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 话务量预测改进模型研究 | 第32-38页 |
| ·核函数 | 第32-33页 |
| ·核函数方法原理 | 第32-33页 |
| ·核函数特点 | 第33页 |
| ·复高斯小波核函数优化向量机 | 第33-35页 |
| ·复高斯小波核函数 | 第33-34页 |
| ·复高斯小波核函数优化向量机 | 第34-35页 |
| ·仿真结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 差小区的挖掘 | 第38-52页 |
| ·背景及意义 | 第38-40页 |
| ·聚类技术概述 | 第39页 |
| ·差小区的问题域 | 第39-40页 |
| ·基于聚类分析的方案设计 | 第40-44页 |
| ·常用的聚类方法 | 第40-41页 |
| ·聚类分析挖掘差小区的流程设计 | 第41-43页 |
| ·相关性能指标 | 第43-44页 |
| ·挖掘差小区 | 第44-51页 |
| ·数据处理 | 第44-45页 |
| ·挖掘流程 | 第45-47页 |
| ·聚类结果分析 | 第47-50页 |
| ·差小区相关指标分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52-53页 |
| ·未来方向 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
