本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘算法在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化話務(wù)量和差小區(qū)挖掘中的應(yīng)用

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【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是一種面向信息智能、處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù),具有如關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)、分類和聚類等多種功能,目的是在眾多的信息中分析研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律,從而提取出有價(jià)值的信息。本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,提出了話務(wù)量預(yù)測(cè)模型和應(yīng)用聚類方法分析質(zhì)差小區(qū)的設(shè)計(jì)方案并給出了優(yōu)化的思路。論文介紹了網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)知識(shí)與流程,總結(jié)了目前常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用范圍。首先針對(duì)節(jié)假日忙時(shí)話務(wù)量進(jìn)行分析預(yù)測(cè),根據(jù)話務(wù)量易受多種因素的影響這一特點(diǎn),用關(guān)聯(lián)分析的方法找出關(guān)聯(lián)度較大的影響因子,提出基于支持向量機(jī)的多因素灰色話務(wù)量預(yù)測(cè)模型。先用多因素灰色模型預(yù)測(cè)話務(wù)量的基本規(guī)律,然后再用支持向量機(jī)模型對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正。其次,為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,給出了改進(jìn)方案,選取擁有較強(qiáng)的斂散性和全局尋優(yōu)能力的復(fù)高斯小波核函數(shù)優(yōu)化向量機(jī),仿真結(jié)果表明該模型在原有模型的基礎(chǔ)上再次提高了預(yù)測(cè)精度。最后,本文提出用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的層次聚類方法對(duì)小區(qū)性能進(jìn)行劃分,通過樣本聚類迅速定位到性能較差的小區(qū),再根據(jù)變量聚類分析導(dǎo)致小區(qū)性能差的各項(xiàng)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度,針對(duì)性地制定優(yōu)化方案。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 關(guān)聯(lián)分析 話務(wù)量預(yù)測(cè) 層次聚類 差小區(qū)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀簡(jiǎn)要分析11-12
• 1.3 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及數(shù)據(jù)挖掘14-21
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)14-16
• 2.1.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化意義14-15
• 2.1.2 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化概念15
• 2.1.3 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的流程15-16
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)16-19
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義16-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能17-18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法18-19
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于多因素的話務(wù)量預(yù)測(cè)研究21-32
• 3.1 話務(wù)量基本描述21-23
• 3.1.1 問題與現(xiàn)狀21-23
• 3.1.2 話務(wù)量的預(yù)測(cè)流程23
• 3.2 預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)23-27
• 3.2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析23-24
• 3.2.2 多因素灰色模型24-26
• 3.2.3 最小二乘支持向量機(jī)26-27
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析27-31
• 3.3.1 數(shù)據(jù)的選擇及預(yù)處理27-28
• 3.3.2 算法主要思想28
• 3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析28-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 話務(wù)量預(yù)測(cè)改進(jìn)模型研究32-38
• 4.1 核函數(shù)32-33
• 4.1.1 核函數(shù)方法原理32-33
• 4.1.2 核函數(shù)特點(diǎn)33
• 4.2 復(fù)高斯小波核函數(shù)優(yōu)化向量機(jī)33-35
• 4.2.1 復(fù)高斯小波核函數(shù)33-34
• 4.2.2 復(fù)高斯小波核函數(shù)優(yōu)化向量機(jī)34-35
• 4.3 仿真結(jié)果分析35-36
• 4.4 本章小結(jié)36-38
• 第五章 差小區(qū)的挖掘38-52
• 5.1 背景及意義38-40
• 5.1.1 聚類技術(shù)概述39
• 5.1.2 差小區(qū)的問題域39-40
• 5.2 基于聚類分析的方案設(shè)計(jì)40-44
• 5.2.1 常用的聚類方法40-41
• 5.2.2 聚類分析挖掘差小區(qū)的流程設(shè)計(jì)41-43
• 5.2.3 相關(guān)性能指標(biāo)43-44
• 5.3 挖掘差小區(qū)44-51
• 5.3.1 數(shù)據(jù)處理44-45
• 5.3.2 挖掘流程45-47
• 5.3.3 聚類結(jié)果分析47-50
• 5.3.4 差小區(qū)相關(guān)指標(biāo)分析50-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 工作總結(jié)52-53
• 6.2 未來(lái)方向53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文57-58
• 致謝58

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