摘要：移动通信话务量的预测对于提升网络性能和用户体验至关重要。本文提出了一种改进的多因素灰色预测模型，结合复高斯小波核函数优化的支持向量机，以提高预测精度，尤其对于波动较大的数据。通过灰色关联分析法确定影响话务量的主要因素，使用多因素灰色模型进行初步预测，并利用支持向量机模型对残差进行修正。仿真结果显示，该模型相比传统方法具有更高的预测精度，对指导移动网络通信和应对潜在拥塞情况具有重要意义。
0 引言
话务量预测是移动通信网络管理的重要环节。传统的预测方法如线性回归、网络等在面对复杂多变的话务量数据时，往往难以达到理想的预测效果。本文旨在提出一种更为精确的多因素灰色预测模型，以适应话务量的非线性和不规则性，提高预测精度。
1 多因素灰色模型及算法改进
1.1 数据选择与预处理
话务量数据受时间和季节等因素影响，需进行归一化处理和灰色关联分析。本文侧重于节假日忙时话务量的预测，并采用灰色关联分析法确定影响话务量的主要因素。
1.2 灰色关联分析
灰色关联分析用于判断话务量与多种影响因素间的相关度，以选择相关性较大的因素，为后续的预测模型提供依据。
1.3 多因素灰色模型
多因素灰色模型利用n元一阶常微分方程组描述相关联变量的状态，通过优化目标函数找到相对误差最小的模型参数。本文对该模型进行改进，以适应不同特点的话务量数据。
1.4 基于复高斯小波核函数的支持向量机
支持向量机模型的预测精度受核函数影响。复高斯小波核函数拥有较强的敛散性和全局寻优能力，本文利用该核函数优化支持向量机模型，以进一步提高预测精度，尤其对于残差序列的预测。
2 算法主要思想
通过灰色关联分析法确定影响话务量的主要因素。利用多因素灰色模型进行初步预测，并得到残差序列。然后，利用复高斯小波核函数优化的支持向量机对残差序列进行预测。将初步预测结果与残差序列的预测结果叠加，得到最终的话务量预测结果。
3 仿真实验与结果分析
为验证本文所提算法的预测效果，进行了仿真实验。实验选取粒子群优化的支持向量机的多因素灰色模型、多因素灰色模型作为比较模型。结果显示，本文提出的算法在预测精度上具有明显优势，尤其对于波动较大的数据。
4 结论
本文提出的改进多因素灰色预测模型结合复高斯小波核函数优化的支持向量机，能够更准确地预测移动通信话务量，尤其对于波动较大的数据。该模型对于指导移动网络通信和应对潜在拥塞情况具有重要意义。
参考文献
参考文献中列举了相关的学术文献和研究资料。