發(fā)布時(shí)間：2017-09-21 23:33

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)通信話務(wù)和湖泊輪廓演變的預(yù)測(cè)模型研究

  更多相關(guān)文章： 話務(wù)量 支持向量機(jī) 蟻群優(yōu)化算法 高斯過(guò)程回歸 灰色預(yù)測(cè) 圖像預(yù)測(cè)

【摘要】：關(guān)于預(yù)測(cè)的研究,已經(jīng)有眾多學(xué)者做了大量的相關(guān)工作。但是在實(shí)際應(yīng)用中,預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建通常是具有針對(duì)性的,預(yù)測(cè)結(jié)果的精度也存在很大提升空間。并且,對(duì)于在平面上進(jìn)行圖形的預(yù)測(cè)還不成熟。本文專注于預(yù)測(cè)分析與建模的研究。在前人對(duì)預(yù)測(cè)模型的研究基礎(chǔ)上,從移動(dòng)通信話務(wù)和湖泊輪廓演變兩個(gè)應(yīng)用方面著手,具體研究工作如下:首先構(gòu)建支持向量機(jī)模型。由于其訓(xùn)練參數(shù)決定著最終結(jié)果的精確度,選擇了具有全局優(yōu)化能力的蟻群算法來(lái)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,優(yōu)化之后的支持向量機(jī)模型,在話務(wù)量預(yù)測(cè)的精度及時(shí)效性上相對(duì)于傳統(tǒng)支持向量機(jī)模型具有明顯優(yōu)勢(shì)。為了更準(zhǔn)確的對(duì)忙時(shí)話務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè),在考慮多因素條件下提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的高斯過(guò)程和灰色預(yù)測(cè)的組合預(yù)測(cè)模型。首先提取出對(duì)話務(wù)量最有影響力的關(guān)鍵因素。然后用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法把話務(wù)量數(shù)據(jù)在時(shí)域上分解成具有不同頻率特征的多個(gè)分量。把這些分量結(jié)合高斯過(guò)程和灰色模型分別進(jìn)行預(yù)測(cè),然后把各預(yù)測(cè)結(jié)果疊加,得到話務(wù)量預(yù)測(cè)值。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法在預(yù)測(cè)話務(wù)量方面具有預(yù)測(cè)精度高,實(shí)現(xiàn)較容易等優(yōu)越性。為了更深入廣泛的研究預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用,提出了基于圖像變化的預(yù)測(cè)模型。以我國(guó)章江頭木錯(cuò)湖為例,研究了湖泊邊緣的演變。從采集的該湖泊遙感圖像上得到其邊緣圖,作為研究區(qū)域。在研究區(qū)域中間選擇一個(gè)原點(diǎn),并以此作射線,得到預(yù)測(cè)所需的原始數(shù)據(jù)。建立灰色預(yù)測(cè)模型,對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,得到湖泊輪廓變化的預(yù)測(cè)圖,并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,最終結(jié)果表明該研究方法對(duì)湖泊輪廓變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)是可行的并且有較高的預(yù)測(cè)精度。
【關(guān)鍵詞】：話務(wù)量 支持向量機(jī) 蟻群優(yōu)化算法 高斯過(guò)程回歸 灰色預(yù)測(cè) 圖像預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P332;TN929.5;TP18
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 研究背景和意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容11
• 1.4 本論文結(jié)構(gòu)框架11-13
• 第二章 理論基礎(chǔ)知識(shí)及常見(jiàn)的模型13-23
• 2.1 話務(wù)量基本理論13-14
• 2.1.1 影響話務(wù)量的主要因素13-14
• 2.2 湖泊演變的過(guò)程14-15
• 2.3 常見(jiàn)的幾種預(yù)測(cè)模型15-23
• 2.3.1 自回歸滑動(dòng)平均模型15-16
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型16
• 2.3.3 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型16-19
• 2.3.4 灰色預(yù)測(cè)模型19-20
• 2.3.5 高斯過(guò)程回歸預(yù)測(cè)模型20-23
• 第三章 基于蟻群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的移動(dòng)話務(wù)量預(yù)測(cè)23-28
• 3.1 引言23
• 3.2 基本原理23-25
• 3.2.1 支持向量回歸機(jī)模型23-24
• 3.2.2 蟻群優(yōu)化算法24-25
• 3.2.3 蟻群算法優(yōu)化支持向量機(jī)25
• 3.3 實(shí)驗(yàn)仿真25-27
• 3.4 結(jié)語(yǔ)27-28
• 第四章 基于EMD和高斯-灰色模型的話務(wù)量預(yù)測(cè)28-35
• 4.1 引言28
• 4.2 基本原理28-30
• 4.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解28-29
• 4.2.2 高斯過(guò)程29
• 4.2.3 灰色預(yù)測(cè)29-30
• 4.3 預(yù)測(cè)模型及過(guò)程30-31
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)分析31-33
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)31-32
• 4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)32-33
• 4.5 結(jié)束語(yǔ)33-35
• 第五章 關(guān)于湖泊輪廓變化趨勢(shì)圖像預(yù)測(cè)仿真研究35-46
• 5.1 引言35-36
• 5.2 模型基本原理36-37
• 5.2.1 模型系統(tǒng)原理框圖36
• 5.2.2 圖像信息采集系統(tǒng)36-37
• 5.2.3 灰色模型37
• 5.2.4 GM（1，1）模型具體建模步驟37
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析37-44
• 5.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源37-39
• 5.3.2 數(shù)據(jù)的的獲得及分析方法39-41
• 5.3.3 輪廓變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)41-43
• 5.3.4 結(jié)果檢驗(yàn)43-44
• 5.4 結(jié)束語(yǔ)44-46
• 第六章 總結(jié)與展望46-48
• 6.1 總結(jié)46-47
• 6.2 前景展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-54
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文54-55
• 致謝55-56

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