一种移动网络节假日网元级话务预测模型

本文主要建立了一种移动网络节假日两级因子话务预测模型,可以借鉴往年网络话务模型来对当年的节假日话务进行预测,为移动网络节假日话务预测的程序实现提供了一种方法,可以有效节省繁重的数据预测工作。该模型可以有效规避频繁工程变化对网元预测的影响,在实际使用中获得了很好的预测精度。     

谈电网节能模式下的节假日负荷预测

通过研究系统节假日负荷特性,提高负荷预测准确性,指导电网加强对运行模式调整,指导需求例管理,从而实现电网节能、经济、高效运营管理,构建节能、环保绿色电网的发展目标。     

数据分析在节假日高速公路流量预测中的应用

为践行人民美好出行的宗旨,有效引导节假日公众合理出行,缓解高速公路网拥堵,文章应用交通运行数据,包括流量数据、公路交通阻断数据、服务区运行数据等,通过有效的分析计算,并以2021年五一劳动节为例,从云南省高速公路网出入省、出入昆、高峰日期和时段等空间和时间维度,并结合路段自身特点等,对节假日进行流量和拥堵路段(收费站)等预测,最后通过相关网站、微信公众号等对社会公众进行发布,引导公众合理规划出行路线。     

基于情感和网络分析的社交网络用户人格预测

人格是对人类之间不同个体特征的高度概括,与人类的行为密切相关.人们在社交网络中的行为同样受到人格的影响,了解社交网络用户的人格对于推荐系统和个性化广告都有很大的价值.已有的关于社交网络用户人格的研究大多仅使用用户数据的统计特征,没有反映用户数据的内在特征.本文提出一种新的社交网络用户人格预测方法,通过综合考虑用户的情感及用户网络分析特征预测用户人格类型,并通过Facebook用户数据分析实验验证了方法对提高人格预测准确率的有效性.     

数字家庭网络用户预测

随着信息化的普及，数字化技术的飞速发展，普通家庭中出现了越来越多的数码产品：个人电脑、PDA、手机、数字电视、DVD、MP3、DV／DC、智能电器……。与此同时，宽带与互联网的迅猛发展，加速了在家庭中的普及率。而娱乐产品的丰富又通过宽带、无线网络带给人们生活内容的改善。通信、信息、娱乐等技术的迅速成熟，融合这三方面构建一个宽带接入、内部互联、内容共享的家庭网络需求也日趋突显。在未来，信息资源在个人终端上得以整合，个人用户可以直接面对一个虚拟的信息平台进行操作，设备和信息之间实现无缝的连接，所有这些使得“数字家庭网络”越来越重要。     

基于移动预测的MESH网络稳定性算法研究

随着无线MESH网络技术的不断发展,客户端型MESH网络中,节点移动产生的网络拓扑变化问题影响着路由选择.因此,在考虑网络节点移动的前提下,如何选择稳定性路由是必须面对的问题.针对此问题,提出了一种基于移动预测的稳定性路由选择方法.该方法预测链路生存时间的同时,研究分析了平均传递时延和加权稳定度对网络稳定性的影响.所提方法明显优于传统路由选择的效果,能够提高路径稳定度,延长路径生存时间,实现稳定的路由选择.     

基于深度信念网络的短期电力负荷预测

对电力负荷预测的原理、步骤及方法做了简要分析,对深度信念网络做了细致描述,在此基础上,提出了用深度信念网络的方法预测短期电力负荷,并做了相应的实验,深度信念网络的预测值十分逼近实际值,预测误差的绝对值范围小,为0~0.08,且误差范围波动较小,预测稳定。表明基于深度信念网络的短期电力负荷预测模型预测精准,具有很高的预测精度和预测稳定性。     

基于机器学习的网络投诉预测分析

减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投诉用户的预测。该方法预测准确率较高,与其他网优系统对接后能够定位用户质差原因,使网络部门能够提前进行网络优化,提升用户满意度。     

基于贝叶斯网络的移动业务客户流失预测研究

准确的客户流失预测能够使移动业务针对特定用户需求和消费水平进行差异化服务.本文提出了一种基于贝叶斯网络的客户流失预测模型,根据案例分析的结果识别客广1离网倾向原因,寻找具有高离网倾向的客户群,通过分类的特征分析,得出客户流失规则,并验证模型的有效性.     

基于行为预测的移动网络数据库访问方法研究

近年来,随着移动智能终端和移动计算技术迅速发展,新型移动网络数据库已经被广泛的应用在各个领域中,但是由于我国现在移动网络建设经常会出现网络宽带有限、网端延迟、网络访问受限、服务器数据传送瘫痪等问题,严重影响了移动网络数据库的访问功能。本文基于行为预测的移动网络数据库的访问方法进行深入研究。     

基于预测控制的网络时延补偿策略研究

文章指出,当前,网络控制这一课题已经逐渐成为学术界研究的一个重点问题,为使网络控制系统中的时钟不同步问题得到解决,可以采取基于预测控制的网络时延补偿策略对系统时延进行补偿。而通过仿真分析可以发现,该策略的实施能够使网络时延得到精确补偿,并且能够使网络控制系统性能得到有效改善,因此可以在网络控制系统中得到应用。     

基于决策树的移动互联网用户付费意愿分析与预测

针对开放移动互联网下难以识别和跟踪潜在用户,无法提供更具个性化服务的状况,文章在传统决策树分类器的基础上,提取用户基础数据特征,引入感知模型分析处理用户行为数据,提出一种基于决策树的移动互联网用户付费分类预测方法。该方法强化用户感知对付费行为的影响,利用决策树建模进行分类并最终作出付费预测,根据模型结果探究付费影响因素,从运营者角度思考如何提高用户的付费意愿。     

基于业务预测与聚类分析的网络疏忙评估方法

随着不限量套餐的推广,移动用户的业务结构发生了巨大变化,音乐、短视频等业务的流量冲击给运营商网络带来的压力亟待缓解。针对这一问题,提出了一种容量管理方案,运用业务预测方法,充分考虑实施提前量,预估网络业务量发展趋势;进一步根据预估业务量及网络配置情况划分业务场景,通过聚类分析,实施差异化的疏忙手段。工程实践表明,该方案能够有效缓解现网容量问题,大大提高了容量建设的精准性,并且具有良好的时效性。     

移动运营商基于BPA分析的网络发展策略

基站于系统作为移动通信网络的基础设施，是与用户最靠近的接人模块，在移动通信企业网络工作中的重要地位表现在三个方面：是它所包含的资产成本往帮个网络投资中占有较大的比重；二是它的稳定二作直接关系列是否能为用户提供服务及其创造经济效益的大小；三是它的性能表现直接关系到网络服务的质量指标和用户满意度。所以有必要对它进行详细和深入的研究。     

移动边缘网络中基于用户移动的服务功能链迁移策略

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在网络边缘部署服务器,提供计算和存储资源,可为用户提供超低时延和高带宽业务。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)与MEC技术相结合,可在MEC服务器上提供服务功能链(Service Function Chain,SFC),提升用户的业务体验。为了保证移动用户的服务质量,需要在用户跨基站移动时将SFC迁移到合适的边缘服务器上。主要以最小化用户服务的端到端时延和运行成本为目标,提出了MEC网络中具有资源容量约束的SFC迁移策略,以实现移动用户业务的无缝迁移。仿真结果表明,与现有方案相比,该策略具有更好的有效性和高效性。     

MSC IN POOL网络架构下用户均衡策略研究

随着GSM移动通信网络的快速发展,软交换大规模的投入使用,移动用户数在不断增长,话务也日益增加,这些都使得网络对MSC的容量合理配置及话务合理分配提出了更高的要求。MSC IN POOL(简称MIP)技术正是以其能提供网络级冗余保障机、简化网络规划和配置、灵活的网络扩容、降低核心网负荷、降低运营成本等多种优势成为核心网发展的趋势。MIP网络架构下,在日常维护中需要进行MSC POOL内部各MSC间的用户均衡(即将某一MSC下的部分用户迁移至pool内其他MSC上),但是由于各厂家设备对用户迁移的支持情况不同,     

基于用户体验的WCDMA网络负荷评估方法研究

如何评估WCDMA网络负荷,目前尚无统一方法。现网仍以实际资源占用来反映负荷状态,并未考虑不同用户行为及分布带来的非用户量（尤其是数据业务）负荷的提升。本文从实际用户体验出发,将用户体验所需的资源作为合理评估值,排除用户在网络环境较好时的额外资源占用,以实现更合理、客观的评估网络负荷。     

基于多尺度分析的电力月负荷预测

介绍了小波分析原理及多尺度分析法。根据月度负荷的增长和波动趋势，利用多尺度分析法将月度负荷序列进行分解，采用灰色理论法和神经网络法对序列进行预测，建立了优化预测模型，该模型优于只考虑单一发展趋势的负荷预测模型。计算结果表明，该方法可以明显提高月度负荷预测的精度。     

基于移动预测的VANETs广播路由协议

针对车载自组织网络（VANETs）的通信特点,基于移动预测的广播路由协议（MPBP）可以有效的提高网络的性能。MPBP的核心思想是根据车辆的位置信息和相对速度来预测节点和的链的路生存期,即连接的持续时间,由此来选择可靠高效的下一跳,即为选择了最稳定的路由路径,由此提高路由性能。仿真结果表明,无论在低速或高速场景下,MPBP协议能够实现可靠的数据递交率和较小的数据传榆时延。