基于數(shù)據(jù)挖掘技術的國際交換網(wǎng)管話務分析和預測.pdf

1、本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術當中的聚類、分類技術對網(wǎng)管話務數(shù)據(jù)進行分析，得到異常話務存在的點；利用關聯(lián)規(guī)則挖掘，得到信令呼叫記錄中主叫與被叫之間的相互聯(lián)系，從而得到有用的信息；利用神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法對國際忙時的接通率進行了預測。論文完成的主要工作如下： 1.利用K-means算法對國際方向忙時占用次數(shù)進行聚類，得到五個分類。對國際去話話務進行了分類研究，利用ID3算法生成了異常話務分析決策樹，利用決策樹給出了主要的應用實例。 2.

2、對數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則進行研究，對關聯(lián)規(guī)則Apriori算法進行了分析，提出了改進的Apriori算法，得到了不同省份國際呼叫傾向規(guī)則。 3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法對國際交換忙時接通率數(shù)據(jù)進行訓練，得到了神經(jīng)網(wǎng)絡模型，利用該模型對五日接通率進行了預測，得到了較為滿意的結果。 通過對國際交換話務數(shù)據(jù)的分析與預測，將傳統(tǒng)人工統(tǒng)計報表工作改進為較為科學的自動處理，指導機房維護人員高效地做好網(wǎng)管話務分析，提高了機房的自動化水平。