基于相关度的忙时话务量加权一阶局域预测模型

段志梅+袁晓金++程加堂

摘 要： 为了改善加权一阶局域预测模型的预测精度，提出衡量相点间相关性的相关度函数。利用相关度函数确定预测中心点的参考邻域，并将相关度的大小以加权的方式作用于加权一阶局域预测模型，进而推导出辨识加权一阶局域预测模型参数的算法。最后将预测模型用于忙时话务量的预测中，结果表明，该模型有效地提高了忙时话务量的预测精度，验证了相关度函数衡量相点间相关性的有效性。

关键词： 参数辨识； 加权一阶局域预测模型； 忙时话务量； 预测精度

中图分类号： TN958?34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）22?0017?04

0 引 言

忙时话务量的预测是通过对历史数据进行分析，找出其特征、规律或影响因数，用合适的方法对未来可能出现的忙时话务量进行预测。对未来可能出现的忙时话务量进行预测，可为网络运行维护部门进行网络安全预防和网络调整优化提供决策支持，同时还是各移动运营商们进行网络规划和设计时的一个重要依据。预测结果的准确与否，会直接影响到通信网络的通话质量和服务质量。忙时话务量历史数据是一个受多重因素影响的动态非线性时间序列，其中不确定因素很多，使预测很困难。传统的话务量预测方法有季节法、ARMA法和回归法等，这些方法虽然获得了较好的预测效果，但主要是针对平稳话务量的预测，难以满足具有动态非线性特性的忙时话务量预测。随着预测技术的发展，一些学者提出BP神经网络[1]、支持向量机[2?5]和回声状态网络[6]等智能方法用于话务量的预测，在具有相当数量历史数据支持的情况下，这些方法能处理话务量和其影响因素之间的非线性关系，比传统的预测方法更具优势。

混沌是非线性系统中的一种新的存在形式，混沌预测法有全域法和局域法[7]，文献[8]采用加权一阶局域模型对电力系统负荷进行短期预测，由于引进权值，获得较高的预测精度，因而得到了广泛的应用。但加权一阶局域预测模型是利用欧式距离来衡量相点间的相关性，当嵌入维数较高时，欧式距离仅反映相点的空间距离，并不能完全反映相点间的相关性，预测精度不够理想。有学者提出以描述相点轨迹相似程度的关联度[9?10]替代欧式距离衡量相点间的相关性，有效地提高了电网短期负荷的预测精度；然而文献[11?13]的研究表明，用相点间的夹角来衡量相点轨迹的相似程度，比用关联度获得了更好的预测效果。

事实上，在衡量相点间的相关性时，不仅希望相点间的空间距离较近，还希望相点轨迹演化方向之间的夹角要小，以保证轨迹变化的相似性。因此，本文综合考虑二者对相点相关性的影响，进行参数融合，提出相关度函数作为判别相点间相关性的准则，推导出新的预测模型拟合参数算法，最后将该模型用于忙时话务量的预测中，以检验预测效果。

4 结 语

（1） 本文重构了忙时话务量的相空间，经计算，忙时话务量的最大Lyapunov指数l=0.046 601，说明忙时话务量具有混沌特性和可预测性，并采用常用的加权一阶局域预测模型对其进行预测；

（2） 为了克服加权一阶局域预测模型单独采用欧式距离或夹角余弦衡量相点相关性的不足，本文综合考虑二者对相点相关性的影响，提出相关度函数，推导出新的加权一阶局域预测算法。并对忙时话务量进行预测，结果表明，其预测均方根误差为0.096 7，而夹角余弦法的预测均方根误差为0.166 6，说明相关度函数更适合用来描述相点间的相关性。该方法有效地提高了忙时话务量的预测精度，为非线性时间序列的预测提供了一种有效的途径。

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