【摘 要】
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运营商通过分析各时段、各区域的历史移动通信业务数据,能够预测未来一段时间的业务量,从而提供面向管理层的决策支持。为准确把握国内移动通信用户数的波动规律,提高预测精
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运营商通过分析各时段、各区域的历史移动通信业务数据,能够预测未来一段时间的业务量,从而提供面向管理层的决策支持。为准确把握国内移动通信用户数的波动规律,提高预测精度,通过对2012年1月到2014年2月的26个月忙时移动通信用户总数和3G用户数进行分析,采用差分自回归移动平均模型（ARIMA）对业务量时间序列数据进行线性建模,并采用支持向量机（SVM）对ARIMA模型残差进行非线性建模,将ARIMA模型与SVM模型组合对忙时移动通信用户数进行预测,结果表明,ARIMA-SVM组合模型预测精度明显优于单一模
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