GPRS小区流量预测中时序模型的比较研究

针对通用无线分组业务(GPRS)小区流量预测问题,对几种典型时序预测模型的性能进行了综合分析。在总结时序预测模型使用步骤的基础上,分析了自回归(AR)、自回归移动平均(ARIMA)和乘积季节自回归求和移动平均(ARIMA)模型的性能。首先,对GPRS小区流量的变化情况进行分析;再根据流量的自相关系数和偏相关系数,从不同的角度进行分析,分别得到了流量变化的AR模型和ARMA模型;进而利用小区流量以天为周期变化的特点,得到了流量变化的乘积季节ARIMA模型。最后根据GPRS小区历史流量数据,应用这三种模型预测将来某一时间的流量,并对模型性能进行比较研究。
【关键词】：流量预测;;通用无线分组业务小区;;自回归模型;;自回归移动平均模型;;乘积季节自回归求和移动平均模型
【DOI】：CNKI:SUN:JSJY.0.2010-04-012
【正文快照】：0引言随着无线传输技术的发展,无线网络的传输速度越来越快,无线应用也越来越深刻地改变着人们的生活。从第一代模拟网络只能打电话,到第二代网络增加了发短信、上网,到现在第三代无线网络增加了视频电话、在线视频等流媒体,再到即将部署使用的第四代网络。无线网络速度越来越