[发明专利]一种电信网络普通节日话务量的预测方法及其装置

权利要求书

1.一种电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

获取网络话务量的历史值作为历史样本数据，对所述历史样本数据进行预处理，获得正常样本数据；

针对所述的正常样本数据利用预测模型进行建模并预测；

利用方差分析法对所述正常样本数据进行节日话务量与平时话务量差异显著性检验；

若节日话务量与平时话务量的差异性显著，则对所述预测模型的预测值进行修正，得到最终预测值；否则，所述预测模型的预测值即为最终预测值。

2.根据权利要求1所述的电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，获取普通节日网络性能指标的历史值作为历史样本数据，对所述历史样本数据进行预处理的过程具体为：

从网络性能指标库中动态获取基于时间序列的话务量历史值作为历史样本数据，至少选取过去一个月以上的历史样本数据；

对所述历史样本数据进行包括补足缺失数据的预处理。

3.根据权利要求1或2所述的电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，所述的利用方差分析法对所述正常样本数据进行节日话务量与平时话务量差异显著性检验的过程具体为：

根据以往n年的同期历史数据，n为正整数，计算以往n年中每年该节日的话务量与该节日前一天的话务量的比值，并将求得的所有比值组成一个节日列向量；

计算该节日前m周、后m周同期的相邻两天话务量的比值，m为正整数，求得这些比值的平均值，并将所述平均值作为另一个非节日列向量；

将所述两个列向量中的值作为节日与非节日两个水平的试验指标，利用单因素方差分析检验所述两个水平下的话务量差异是否显著。

4.根据权利要求1所述的电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，所述的对所述预测模型的预测值进行修正的方法具体为：

按所述预测模型计算往年该节日话务量的预测误差与预测值的比例来修正本年该节日的预测值。

5.根据权利要求4所述的节日话务量预测方法，其特征在于，所述修正本年该节日的预测值的方法具体为：

计算以往n年的同一节日话务量预测模型预测结果偏差与预测值的比例并将这些比例形成一个列向量D＝[d1，d2，…，dn]^T；

确定往年偏差的权重值并形成一个权重向量W＝[w1，…，wn]^T，求D与W两个向量的内积即得待预测节日的偏差d0＝W·D；

设待预测节日根据预测模型的预测值为e0，计算e0+e0*d0的值作为待预测节日的话务量预测值。

6.根据权利要求1所述的电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，使用ARIMA模型进行预测，针对所述的正常样本数据利用ARIMA模型进行建模并预测的过程具体为：

对所述正常样本数据进行季节差分处理得到平稳化的样本数据；

对所述进行季节差分处理后的样本数据建立ARMA(p，q)模型；

利用所述建立的ARMA(p，q)模型进行节日话务量预测。

7.根据权利要求6所述的电信网络普通节日话务量预测方法，其特征在于，对所述进行季节差分处理后的样本数据建立ARMA(p，q)模型还包括以下步骤：

设阶数p的初始值为1，从p＝1开始利用ARMA(p，p-1)进行建模；

检测训练集上残差是否为白噪声，并记此时p值为p1；

从p＝p1开始对ARMA(p，p-1)利用F检验法进行定阶。

8.一种电信网络普通节日话务量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

样本数据获取及预处理单元，获取网络话务量的历史值作为历史样本数据，对所述历史样本数据进行预处理，获得正常样本数据；

差异显著性检验单元，利用方差分析法，对所述样本数据获取及预处理单元获得的正常样本数据进行节日话务量与平时话务量差异显著性检验；

建模预测单元，针对所述样本数据获取及预处理单元获得的正常样本数据，利用预测模型进行建模并预测；

预测值修正及确定单元，根据所述差异显著性检验单元的检验结果，对所述建模预测单元的预测值进行处理，若差异性显著则对预测值进行修正，得到最终预测值；若差异性不显著则将所述建模预测单元的预测值确定为最终预测值。