【摘 要】
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针对目前移动通讯对话务量预测的高精度、高效率和多步预测需求,提出一种基于最小二乘支持向量机（least-squaresupport vector machine,LS-SVM）的话务量预测方法,采用自相关分
【机 构】
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哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所,中国移动黑龙江有限公司
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针对目前移动通讯对话务量预测的高精度、高效率和多步预测需求,提出一种基于最小二乘支持向量机（least-squaresupport vector machine,LS-SVM）的话务量预测方法,采用自相关分析法确定LS-SVM建模输入样本的嵌入维数和延迟时间,最大限度地保留历史信息并降低样本的维数;在此基础上,以最少量预测值代替真实值构成多步预测的输入样本,解决了多步预测精度下降的问题。通过中国移动黑龙江有限公司完成的实际应用测试表明：该方法可以实现话务量的高精度、在线多步预测,具备良好的实用性。
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