基于聚类和ＡＲＩＭＡ模型的话务量预测方法技术

基于聚类和ＡＲＩＭＡ模型的话务量预测方法，属于移动通信领域，本发明专利技术是为了解决进行话务量预测时，根据专家的历史经验对话务小区进行划分的方式带有很大的主观性、划分不准确的问题。本发明专利技术方法包括：一、按照先验知识将话务小区划分为四种类型：交通主干线、繁华商业区、高等院校和居民住宅区；二、预处理，获取每个话务小区的聚类特征，所述聚类特征包括相关系数、方差、最大值、中间值、平均值、最小值、出现频率最高的值和标准差；三、根据每个话务小区的聚类特征，并采用Ｋ－ＭＥＡＮＳ聚类算法进行聚类，形成细化话务小区类型；四、采用ＡＲＩＭＡ模型进行话务量预测，同一类型的细化话务小区选择相同的建模参数。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于聚类和ＡＲＩＭＡ模型的话务量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、按照先验知识将话务小区划分为四种类型，所述四种类型分别为：交通主干线、繁华商业区、高等院校和居民住宅区；步骤二、对每种类型中的每个话务小区的话务数据进行预处理，获取每个话务小区的聚类特征，所述聚类特征包括相关系数、方差、最大值、中间值、平均值、最小值、出现频率最高的值和标准差；步骤三、根据每个话务小区的聚类特征，并采用Ｋ－ＭＥＡＮＳ聚类算法依次对每种类型中的话务小区进行聚类，将每种类型中的话务小区细化成多个具有相似聚类特征的类别；步骤四、对每一个所述细化话务小区类别中话务小区采用ＡＲＩＭＡ模型进行话务量预测，同一类别的细化话务小区选择相同的建模参数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：彭宇，刘大同，郭嘉，于江，陈强，戴毓丰，雷苗，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：93