【摘 要】
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本文将小波变换应用到话务量的预测中,利用小波分解法将非平稳时间序列的GSM话音话务量分解为多个细节信号分量和逼近信号分量。对细节信号采用AR模型或者余弦逼近进行拟合建
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本文将小波变换应用到话务量的预测中,利用小波分解法将非平稳时间序列的GSM话音话务量分解为多个细节信号分量和逼近信号分量。对细节信号采用AR模型或者余弦逼近进行拟合建模,对逼近信号采用多项式拟合和AR模型相结合的方式建模。利用某运营商2009年1月~2013年7月每月的博彩日话音话务作为检验序列集,前50个月的数据用来建模拟合,最后5个月数据作为预测比较,发现拟合相关度为0.991,预测平均绝对误差为0.029,预测结果比单纯使用曲线拟合要好。
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