【摘 要】
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网元话务量预测问题是一个关系着运营商服务质量与客户感知的重要问题。本文在梳理了前人的相关研究后，突破传统粗糙的话务量预测方法，从时间序列分析的角度利用EVIEWS分析工具
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网元话务量预测问题是一个关系着运营商服务质量与客户感知的重要问题。本文在梳理了前人的相关研究后，突破传统粗糙的话务量预测方法，从时间序列分析的角度利用EVIEWS分析工具构建了网络话务量指标——CAPS指标的预测模型，并对预测结果进行了分析，结果证明了ARIMA模型对网络CAPS预测具有较好的预测能力。本文首先针对G公司下属两大品牌的CAPS指标特征进行概括与描述性统计，而后，选择ARIMA模型CAPS峰值数据进行拟合与参数估计，通过对CAPS序列的平稳性检验、模型定阶、参数估计与模型检验，最后得出了G运营商下属S品牌和D品牌的峰值CAPS的预测方程，并根据该预测方程对广州市S品牌与D品牌的CAPS峰值进行了预测。对半年的两大品牌CAPS峰值数据进行了预测值与真实值的对比分析，预测结果与指标表明，该模型针对日常CAPS峰值预测具有较好的预测能力。由于模型自身的缺陷，造成其对于奇异点的预测能力不足与随着时间跨度增长误差率变大两大缺陷。本文针对两大缺陷提出了相应的工程解决方法，根据预测评估结果总结得出误差率随时间变化的规律，对模型的实际工程应用具有借鉴意义。同时对网络工程扩容建设与网络结构的优化，运营商提高服务质量这些方面均有着积极地意义。
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