| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·移动话务量分析和预测的背景和重要意义 | 第7-9页 |
| ·话务量预测模型的发展现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构组织及内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 话务量理论基础及分析 | 第13-17页 |
| ·话务量的基本概念 | 第13-14页 |
| ·话务量的分类 | 第13页 |
| ·完成话务量的性质与分析 | 第13-14页 |
| ·用户忙时的话务量与用户数 | 第14页 |
| ·话务量的分析 | 第14-17页 |
| ·话务量的总体趋势 | 第14-16页 |
| ·话务量分析的意义 | 第16-17页 |
| 第三章 时间序列基本理论及常见预测模型理论分析 | 第17-22页 |
| ·时间序列的相关理论 | 第17-18页 |
| ·时间序列分析 | 第17页 |
| ·时间序列的构成要素 | 第17页 |
| ·平稳序列的定义 | 第17-18页 |
| ·常见的预测模型的研究 | 第18-22页 |
| ·ARMA 预测模型 | 第18-19页 |
| ·BP 神经网络预测模型 | 第19-20页 |
| ·支持向量机(SVM)预测模型 | 第20-22页 |
| 第四章 基于模糊FISHER 的加权马尔可夫的话务量预测 | 第22-33页 |
| ·马尔可夫过程 | 第22-24页 |
| ·马尔可夫链的定义 | 第22-23页 |
| ·马尔可夫链的状态分类 | 第23-24页 |
| ·马尔可夫链的遍历性和平稳分布 | 第24页 |
| ·加权马尔可夫链 | 第24页 |
| ·模糊FISHER 算法基本原理 | 第24-26页 |
| ·基于模糊FISHER 算法和加权马尔可夫链的话务量预测的步骤 | 第26-27页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第27-32页 |
| ·实验数据的分析与分类 | 第27-28页 |
| ·最大概率的作用系数η对预测结果的影响 | 第28-29页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于微正则退火算法和支持向量回归机的话务量预测 | 第33-48页 |
| ·支持向量机背景理论 | 第33-36页 |
| ·VC 维 | 第33-34页 |
| ·期望风险 | 第34-35页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第35-36页 |
| ·支持向量机分类特性 | 第36-39页 |
| ·线性可分情况 | 第36-37页 |
| ·线性不可分情况 | 第37页 |
| ·非线性可分情况 | 第37-39页 |
| ·支持向量回归机 | 第39-41页 |
| ·回归问题 | 第39页 |
| ·ε-支持向量回归机 | 第39-40页 |
| ·v-支持向量回归机 | 第40-41页 |
| ·微正则退火算法的基本理论 | 第41-42页 |
| ·微正则退火参数寻优步骤 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第43-47页 |
| ·实验数据预处理 | 第43页 |
| ·嵌入的维数对实验结果的影响 | 第43-44页 |
| ·Grid-SVM、SA-SVM、MA-SVM 算法预测结果比较 | 第44-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| 第六章 全文总结与研究展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48-49页 |
| ·存在的问题和研究前景展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
