今天,人们在电信领域里讨论的最多的是电信产业和电信企业的现状和未来的发展的问题。电信产业在未来几年的发展趋势如何?电信运营商在几大业务领域里未来收入如何?导致电信产业这些新趋势出现的原因是什么?如何找到主要原因,并提出解决方案?因此,基于一个“电信产业现状—多维度融合—发展趋势预测”的方案,可以为电信产业的发展提供一些思路。基于上述背景,本文分析电信产业的现状和电信运营商面临的机遇与挑战,提出融合是未来电信产业的主题,并从众多融合的范式中提炼出“多维度融合”对电信产业和电信运营商持续发展的重要意义,本文主要从三个维度进行实证分析和研究,提出了业务网络平台融合是融合的基础,业务融合是融合的表现形式,在业务融合中电信运营商必须处理好内部的资源优化配置和外部对SP/CP(电信服务提供商/电信内容提供商,本文为方便论述,在后面都只写SP)的有效激励。产业融合带来电信产业新的经济增长点。多维度融合必然会带来电信运营商的转型,而在转型的过程中,对未来电信产业的发展趋势做预测就显得非常重要。本文主要研究内容和创新点可以概括为以下几个方面:1、详细探讨多维度融合概念的提出和现实意义,并阐述多维度融合是影响电信产业未来发展趋势的一个最重要的原因,多维度融合范式主要包含以下三个方面的内容:由于技术的发展(主要讨论业务网络平台融合)使得电信运营商在保留原来业务网络平台基础上,还可以更方便地接入新业务,业务网络平台的融合给电信运营商进行产业融合和业务融合提供了基础。业务融合就能给电信运营商带来许多新的业务种类和数量,那么电信运营商在面对如此众多的业务种类和数量时,如何进行资源有效配置也值得研究。多维度融合导致多业务出现,这凸显了电信运营商与SP的重要关系。互联网产业具有天生的“自由、共享、平等”特性,因此,电信产业与互联网产业的融合是大势所趋,电信运营商对互联网业务应该采取包容和学习的态度。2、业务网络平台的融合是多维度融合的基础,业务网络平台的融合给电信产业带来了许多新的机遇。首次提出电信业务网络平台融合的演进之路,从目前尚在使用的智能网业务平台向软交换业务平台演进,并最终演进到IMS(IP MultimediaSubsystem)业务平台。在业务网络平台融合的基础上,论证了电信运营商可以利用融合的平台通过SP进行更有效的“前向为主、后向为辅”的收费政策。在业务网络平台融合的基础上如何通过基于策略QoS控制来实现业务细分和业务质量保障。以定位业务为例叙述了基于融合的业务网络平台所带来的一些新兴业务的特点。3、业务融合必将产生众多种类和数量的业务,电信运营商面对如此激增的业务时,必须处理好内部资源优化配置和外部与SP关系等问题。以某省电信运营商业务投资优化为例,提出投资优化模型,并定性分析电信运营商如何进行对各类业务的有效投资分配。如何处理电信运营商与SP的关系,是电信产业未来几年所要研究的重点,由于多维度融合的结果,电信运营商越来越需要SP为其提供新的业务种类和更多的收入。在分析传统激励基础上,首次针对电信运营商和SP的关系提出了多任务委托代理模型。电信运营商和SP之间存在利益冲突和信息不对称,很容易导致SP的违规行为。电信运营商和SP之间的关系属于多任务的委托—代理关系。在设计委托—代理激励合同时,从三个任务的角度即:(1)、可观测到的SP发展的用户数、业务量和用户数及业务量增量;(2)、为可观测到的SP的信用积分和等级;(3)、为可观测到的SP的创新能力,考虑了电信运营商如何有效对SP的激励,并通过该模型分析了中国移动实施《分层分级管理办法》的必要性和尚需改进之处。在分析了电信运营商在对单个SP如何进行有效激励,并提出了多任务委托代理模型之后,同时,还要看到现实中电信运营商必须要面对众多的SP,因此,在运用多任务委托代理模型激励单个SP的同时,还要能够设立激励机制对多个SP进行有效激励。锦标制度就能够比较好的解决这个问题。首先对相对业绩激励机制进行深入谈论,并介绍锦标制度的内涵,以及如何与电信运营商和SP关系这一现实意义结合。本文首次提出了针对一个电信运营商与三个SP商而建立锦标制度模型,并对模型进行实证分析。在该锦标模型中首次引入各个SP之间的影响程度因子。最后通过该模型分析了分层分级管理对电信运营商管理众多SP是行之有效的。4、通过对往年电信产业的数据进行整理,然后建立小波神经网络模型,通过对算法和模型的优化,得出近几年和未来几年的电信业务总量和各类用户数的增长或发展趋势。并通过近几年电信产业的实际数据与预测数据进行比对,得出本文中小波神经网络预测方法比传统预测方法的优越性,并从预测的未来几年电信业务总量和用户数的结果中,找到未来电信产业的发展趋势。在对电信产业经济预测研究之前,先阐述预测的基本概念、基本原则、方法分类和在经济领域的应用等内容,然后再对神经网络、小波分析理论和小波神经网络进行细致介绍,并讨论小波神经网络在预测中的优势。随着电信业在国民经济中越来越重要,探求预测电信产业发展的有效方法是需深入研究的方向。在神经网络预测模型中,神经网络中的转移函数使用小波函数来替代,从而建立小波基神经网络;并且通过采用自适应学习速度和参数初始值选取的改进,获得高几率初始参数和加快算法收敛速度。对电信业务总量建立了小波神经网络预测模型;考虑到产业融合对未来电信业务量的拉动,通过引入主观的“引导性”数据,克服了一般趋势外推不能反映环境变化的缺陷,使预测更能符合未来变化。