Java实现长途话务流量流向辅助分析系统及其性能优化

Java实现数据入库和计算量大、逻辑复杂的业务报表,一直很少有这方面的成功例子。以实现长途话务流量流 向辅助分析系统为例,阐述了如何利用免费开源的软件包,纯Java实现Excel报表、图表以及完善日志系统的典型实际例 证。就如何提高Java程序性能,提出了开发中性能优化应该注意的方面。

基于小波分析的话务流量模型研究

回顾了传统话务理论数学模型—Poisson分布;指出Poisson模型不适应新形式下话务数据流量分析;首次将小波分析理论运用到PSTN网话务流量模型中,分析了小波变换在话务数据流量分析、预测中的应用,充分利用小波变换具有多分辨率分析的特点,将时域的话务流量通过小波分解,使分解后的流量在频率成分上较单一,且平稳性好。再采用回归模型对小波分解后的不同分量分别进行预测再合成预测流量。通过试验表明该模型能比较准确地刻画话务流量模型并能作出较为准确的预测。

电信网络话务流量自动控制技术的研究

电信网络话务流量自动控制是实现网络自动化管理的内容之一。在分析话务理论的基础上 ,提出了基于本地网网络管理与集中监控系统平台的话务流量自动控制技术 ,并详细介绍了系统的模型和软件流程 ,通过具体的工程应用说明该系统有一定的可行性和实用性。

基于INGARCH的电力企业话务流量预测

为更好保障电网调度指挥和办公电话需求,合理分配通信资源,需要准确预测电力企业话务流量动态。引入整数值广义自回归条件异方差(Integer Generalized Auto-Regressive Conditional Hetero-skedasticity,INGARCH)模型作为电力企业话务流量预测模型。介绍INGARCH模型定义和第n步预测方法的数学原理,通过使用条件最大似然估计方法得到INGARCH过程的相关参数;通过“预处理、训练、预测和更新”四步来预测未来过程的泊松参数,从而建立预测模型;最后,给出两种衡量模型性能的指标。采用山东电力真实话务流量数据进行实验,通过对三种常用模型的训练集和测试集进行比较,得到最佳训练比例,并将INGARCH模型与三种常用模型的预测性能进行对比。实验结果表明,INGARCH模型的提前1步预测效果非常好,提前4步预测效果优于其他三种模型。因此,可以将INGARCH模型作为电力企业话务流量预测模型。