大數據挖掘在通信網絡預測中的應用與研究.pdf

1、移動通信作為國民生活的重要工具之一，需要時刻確保網絡穩(wěn)定與安全，網絡優(yōu)化是完成這一任務的重要手段，而網絡預測則是網絡優(yōu)化的前提條件。本文針對傳統(tǒng)網絡預測方法缺乏用戶數據和基于假設網絡場景的兩大痼疾，提出了將大數據技術應用到時間序列形式的網絡核心性能指標（KPI）預測中，同時采用支持向量機和關聯(lián)規(guī)則技術對預測過程和預測結果進一步優(yōu)化，使之具有更快的預測速率和更高的預測精度。
　　第一，文章總結了通信網絡預測的研究現(xiàn)狀、意義及思路，為

2、后續(xù)的研究奠定基礎。
　　第二，簡要闡述了移動通信網及其核心性能指標等相關知識，并在此基礎上介紹了時間序列的相關概念、常見預測算法優(yōu)缺點及大數據在其中的應用。
　　第三，根據通信網性能指標特點及傳統(tǒng)方法缺陷，提出了基于大數據方法的時間序列預測算法，在時間序列傳統(tǒng)的三個分量特征提取基礎上引入突發(fā)分量概念，并根據提取結果進行異常點檢測處理及預測分析。
　　第四，為解決海量數據帶來的預測速率低下問題及進一步提高預測精度，文章