使用偏最小二乘方法對(duì)信令負(fù)荷進(jìn)行評(píng)估
發(fā)布時(shí)間:2020-10-26 19:28
本文主要介紹了利用R軟件的pls包進(jìn)行偏最小二乘建模方法,基于“分布式歸屬用戶(hù)數(shù)據(jù)服務(wù)器”的多種接口信令計(jì)數(shù)(counter)和信令單元CPU負(fù)荷和內(nèi)存使用率數(shù)據(jù),將移動(dòng)用戶(hù)使用VoLTE業(yè)務(wù)的用戶(hù)行為進(jìn)行量化,生成用戶(hù)話(huà)務(wù)模型,將用戶(hù)話(huà)務(wù)模型對(duì)應(yīng)的各種類(lèi)型信令數(shù)量(counter)作為自變量,將“分布式歸屬用戶(hù)服務(wù)器”信令處理單元的CPU負(fù)荷和內(nèi)存使用率作為因變量進(jìn)行偏最小二乘的建模和擬合回歸。將此作為核心算法的“分布式歸屬用戶(hù)數(shù)據(jù)服務(wù)器評(píng)估預(yù)測(cè)方案”在VoLTE業(yè)務(wù)快速部署大環(huán)境下,對(duì)突發(fā)事件引起使用人群、話(huà)務(wù)模型、信令數(shù)量等突變場(chǎng)景,可以在事前做具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的評(píng)估,準(zhǔn)備場(chǎng)景預(yù)防方案,從而達(dá)到“面向用戶(hù)和業(yè)務(wù)出發(fā),對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化管理”的目標(biāo)。本論文結(jié)構(gòu)如下第一章緒論:全面介紹該課題所處背景-移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)VoLTE業(yè)務(wù)全面快速部署和新設(shè)備運(yùn)維需求,對(duì)方案和涉及設(shè)備做描述性說(shuō)明,闡述該課題的需求來(lái)源和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景價(jià)值。在此基礎(chǔ)上介紹該方案的設(shè)計(jì)思路和核心算法。第二章數(shù)據(jù)來(lái)源與分析:在指定設(shè)備獲取需要數(shù)據(jù)的手段和這些數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義。介紹如何對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。第三章偏最小二乘方法算法:原理性解釋說(shuō)明偏最小二乘方法。說(shuō)明如何通過(guò)R語(yǔ)言對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘分析。第四章信令負(fù)荷評(píng)估模型詳細(xì)說(shuō)明如何利用R軟件中PLS包,使用“偏最小二乘方法”對(duì)DHSS設(shè)備的信令計(jì)數(shù)進(jìn)行建模、分析、回溯。第五章結(jié)論與展望對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行結(jié)論性描述,系統(tǒng)說(shuō)明該文所論述的方法對(duì)實(shí)際工作中的技術(shù)指導(dǎo)和商業(yè)推廣價(jià)值。第六章參考文獻(xiàn)
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類(lèi)】:C81
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
一、緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 VoLTE介紹
1.3 DHSS設(shè)備及信令介紹
1.4 主要內(nèi)容
二、數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性分析
2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與提取方法
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
三、偏最小二乘方法
3.1 偏最小二乘原理
3.2 偏最小二乘步驟
3.3 根據(jù)交叉驗(yàn)證結(jié)果選擇模型成分個(gè)數(shù)
3.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
四、信令負(fù)荷評(píng)估模型
4.1 建模原理
4.2 使用R語(yǔ)言進(jìn)行建模
4.3 顯著性檢驗(yàn)
五、結(jié)論與展望
六、參考文獻(xiàn)
【參考文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2857426
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類(lèi)】:C81
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
一、緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 VoLTE介紹
1.3 DHSS設(shè)備及信令介紹
1.4 主要內(nèi)容
二、數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性分析
2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與提取方法
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
三、偏最小二乘方法
3.1 偏最小二乘原理
3.2 偏最小二乘步驟
3.3 根據(jù)交叉驗(yàn)證結(jié)果選擇模型成分個(gè)數(shù)
3.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
四、信令負(fù)荷評(píng)估模型
4.1 建模原理
4.2 使用R語(yǔ)言進(jìn)行建模
4.3 顯著性檢驗(yàn)
五、結(jié)論與展望
六、參考文獻(xiàn)
【參考文獻(xiàn)】
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1 齊琛;方秋蓮;;偏最小二乘建模在R軟件中的實(shí)現(xiàn)及實(shí)證分析[J];數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用;2013年02期
本文編號(hào):2857426
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