（概率论与数理统计专业论文）基于神经网络的电信业务量预测.pdf

硕士学位论文 m l a s t e r st h e s i s 中文摘要 本文在分析影响电信业务量主要因素的基础上，建立了电信业务量预测模型， 对电信业务量未来几年的发展进行了预测。 论文首先阐述了我国电信业的发展现状，然后指出了电信业务量的数据预测具 有非线性、小样本及影响因素之间的关系复杂等特点。 论文对常用的定量预测法做了介绍。具体如回归预测法、指数平滑法、灰色模 型预测法、b p 神经网络法、r b f 神经网络法。每种方法基于不同的数学理论和模 型，因此它们在对数据的要求、预测精度和预测期间上也有差异。 对于电信行业的业务量预测，由于传统的方法是通过分析影响因素，列出关系 方程即回归预测的方法，但是在数据量小、影响因素之间的关系复杂且信息不透明 的情况下很难实现，本文以1 9 8 9 2 0 0 5 年我国电信业务量的历史数据为例，根据影 响电信业务量的主要因素及特点，分别采用不同的方法进行拟合，为了体现各种预 测方法的可比性，对2 0 0 5 年的电信业务量进行预测检验，并对各个预测精度进行 比较。 最后通过比较各种预测方法，归纳了各种预测方法的优缺点，分析了各种预测 方法的适合预测期间，并对各预测结果的精度进行了比较，最终结果表明对于电信 业务量数据的预测采用基于回归分析的神经网络法时效果最好，并用该模型对未来 5 年的电信业务量进行了预测及对电信业的发展提出了几点建议。 关键词：电信业务量：回归预测；指数平滑；灰色模型；神经网络 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s a b s t r a c t 1 1 1 i sp a p e re 虹b l i s h e dt h et e l e c o m m u i l i c a t i o 璐s e r v i c e sv o l u r n ef o r e c a s t i i l gm o d e l a n df o r e c a s t e dm ed e v e l o p m e mo fn l et e l e c o m r n u l l i c a t i o n si n d l 倒时b 弱e do n 廿l ea i l a l y s i s o f m em 勾o ri n l p a c to f m ef a c 幻r s ，n l ep a p e re ) 叩帆m d e dd e v e l o p 玎a e n to f 也et e l e c o m m 瑚i c a t i o i l si n m i s 时i i la l i mf i i 鲥乳 锄dp o 血e do u tt l l ec h a r 翟l c 岫0 f 诎e c i 跚r n l m i 洳s e 耐c e sv o l u i n e s 蛾鲫出嬲 n ( m ? 蛔，础- 刚e d 越l d c o m p l 蒯e s o f 觚r s 缸蛐g t 0 韶曲妣 t h ep 印e r 证嗷) d ：u c e d 涨c o m m 砌y 如r e c a s 血gm e t b o d s s u ( 沮硒吐1 er e 咖o fs p e c 血 p 删i 砸0 nm f ；吐1 c i d 锄0 0 伽n gi 1 1 d i g 瞪i ym 1 ) d e lm ( 1 i c t i c 鸭b pn e u m ln e 呲r b f n e u r a l n e 础眺m e m o db 勰e do nd i = 睦颥l tm a 妇怕m 撕c a lt l l e 0 巧a n dm o d e l ，s 0m a tm e yh a v e 出蜘d a l ar e q l l j i 1 1 1 肋砖，d i 】融p r e d i 砌a c c l 肠c ya n dd i ：蚴芦础c t e dp e r i o d s t h e 廿a d j 矗0 n a lm 武h o d si i l 也et e l e ( 捌叫删c a d o r 坞i n 小塔时f 0 砣c a s tk i s e do nt h e 趾1 a 1 ) r s i s o f 白c t o r s b a s e do nt h i s ，w ea 1 w a - y ss e t0 m 也ep 戗蝴r e t u ：m 删o nb mi 1 1m e 如u 砒g c i 玎u m s t a 】 1 0 铬s u l c h 硒i th a d 砌ed a t a t b e 甜r e c t i n g 角c t o r s r e h 的螂w 孙锄p l e xa n d 哪姗e ，也er e s u nw 鹤n mv e 黟触s o 也i s 硭i p e ru s e dc 捌st c l e c o m 删c a t i o l l s r v 沁s v o l 吼c0 f 胁蜘c a ld a t ab 咖，蝴1 9 8 9 - 2 0 0 5f o r 躐毗1 p l e ，b a s e d0 n 恤d 唧1 0 p 堍 c h 觚a c t 嘶s t i c sa n d 也em a i l l 白：t c 瞒，即d i c t e dm es e 州c e sv 0 1 0 n 也ed i 鼬m 甜1 0 d s h l 砌e rt 0 锄e c tm ea d m p 锄b j 埘o fm e 缅e c a 她m 如。趣w e 砌yt e s t 。di t0 n2 0 0 5 t e k c 0 蜘m ：u i 血矧i o n sv ) l l m l e a n dw ec a n c 0 佃肛i r em ep i 锄a c a 唧o f d i 伍积m e t b o d s b yc o m p a r 证gv a r i o u sf o r e c a s t i l l gm e 廿1 0 d s ，t t l i s p a p e rs e du pt h e 缸【v 嬲_ t a g e s a n dd i s a d v 撕g e so fv 撕o l l sf o r e c a s t i 芏l gm e m o d s ，a 1 1 a l y z e dm ev a r i 0 1 1 sp r e d i 硎崦 m 础o d sf o rt l l ep r e d i c t 崦p 面o d s 觚d 舭a c c u r a c yo fm er e “t s n l ef i n a lr e s u l t s h o w e dt l l a tt l l ep r e d i c t i o no f 圮t e l e c o m 删c a t i o n ss e r v i c e sv o l 啪ew m c hw 觞b a s e d 0 nr e 酽e s s i o na i l a l y s i so fn l en c 删n 娟o r k h a v i n gt l l eb e s te a e c t a tl a s t ，l ep 印e ru s e d t l l em o d e lt 0p r e d i c tt l l en e x tf i v ey e a r s t e l e c o m m u i l i c a t i o n ss e r v i c e sv o l u i n ea n dm a d e s o m ep r o p o s a l st 0t h ed e v e l o p m e n to ft 1 1 ei n d u s t r y k e y w o r d s ：t e l e c o m m u 玎i c a t i o n ss e i c e sv o l 眦e ；r e 乒e s s i o na n a l y s i s ；g r a ym o d e l ； n e u r aln e t 、 ，o r k 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 华中师范大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作 所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 作者签名： 夔忐丹 日期：肋。莎年j 月31 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权华中师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权 中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通 过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：责乏舟 日期：如口b 年j 月；伊 斯签名：粕 日期：g 年j 月岁归 本人已经认真阅读“c a l i s 高校学位论文全文数据库发布章程 ，同意将本人的 学位论文提交“c a l i s 高校学位论文全文数据库 中全文发布，并可按“章程”中的 规定享受相关权益。园童途塞握变质进卮! 旦坐生；旦二生；旦三生蕉查! 作者签名：壹恙丹 日期：g 年s 月? 日 硕士学位论文 m a s t e r st h e s l s 1 1 论文的研究背景及意义 第1 章绪论 电信业的发展离不开经济的发展，同时，电信业的发展又大大推动了经济的增 长。电信业务量与电信业务收入在以货币计量的数量上是不相等的，电信业务量不 仅要计算计费业务部分，而且还要计算免费业务部分。因为免费业务只是没有取得 收入，但是它和计费业务一样具有使用价值，电信企业需要为免费业务提供和计费 业务相同的服务。因此，电信业务量更能完整地反映电信企业的业务种类和业务产 量。电信业务量的预测是编制电信专业网络规划工程可行性研究乃至初步设计的重 要内容，预测结果是否符合客观实际，能否正确反映未来的发展趋势，直接关系到 拟建设的网络结构、工程规模、投资的大小以及经济效益的好坏，因此它是一项重 要的基建工作。因此，随着电信行业的发展，针对我国电信的实际发展现状，本文 尝试建立准确的电信业务量预测模型对于电信发展规划具有重要意义。 ( 1 ) 本文研究了影响电信业务量有哪些具体的因素，以及影响程度如何。要 促进电信发展，就要有针对性的对这些因素加以分析鉴别。 ( 2 ) 为了反映这些影响因素对电信发展的综合作用，以及避免这些因素之间 的多重交叉影响，利用神经网络方法允许输入变量之间存在耦合的特点，建立的神 经网络预测模型对业务量进行预测，具有以下实践意义：首先，对于政府而言，可 以制定合理的经济政策及相适应的监管制度，使得电信行业发展与经济发展相互促 进，共同繁荣；其次，对于电信企业而言，可以因地制宣，采取适当的公司发展策 略，并且可为电信公司的规划指标的提出提供一定的理论支持。 1 2 研究概况 1 2 1 神经网络理论的研究 神经网络起源于2 0 世纪4 0 年代，至今发展已有半个多世纪。神经网络的研究 相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点，其理论的应用取得了令人瞩目的发 展，它特有的非线性适应性信息处理能力克服了传统人工智能方法对于直觉的缺 陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功 应用。神经网络与其他传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。 1 2 1 1b p 神经网络的研究 m u n e l h a r t 、m c c l e l l a n d 等人洞察到神经网络信息处理的重要性，于1 9 8 2 年成 立了一个p d p 小组，研究并发行分布处理方法。1 9 8 5 年发展了b p 神经网络学习算 法，实现了多层网络的设想。 b p 神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性和优良的非线性逼近能力 在许多领域获得了广泛应用。但是针对b p 神经网络算法易陷入局部极小，且需计 算时间长的缺点，有很多学者对此提出了很多不同的优化算法对神经网络的链接权 值和隐层节点个数进行优化，得到全局最优的b p 神经网络。 刘洁等人在分析遗传算法和人工神经网络优缺点的基础上，提出将遗传算法与 神经网络相结合，构成遗传神经网络预测模型，并尝试将此模型用于河北省货运量 预测【2 】； 王卓在b p 网络训练中采用自适应学习速率法，并运用于铁路客运量预测； 梁方楚建立了集装箱运量时间序列的b p 神经网络预测模型，且将模型用于上 海港的集装箱运量预测p 1 。 1 2 1 2i m f 神经网络的研究 径向基函数网络( i 己a d i a lb a u s i sf 吼c t i o nn e u r a ln 舐釉r k ，r b 孙m ) 是m o o d y 和 d a d k e n 于2 0 世纪8 0 年代末提出的一种特殊的具有单隐层的三层前馈网络，其结构 和学习算法与b p 网络有着很大的差别，在一定程度上克服了b p 网络的缺点。 2 0 0 1 年天津大学的赵琳等发表了基于r b f 神经网络的港口货运量的预测， 该文提出了采用径向基函数作为隐层神经元激励函数的一种三层前馈网络，并利用 1 9 7 8 1 9 9 8 年某港的货物吞吐量以及同一时期各相关变量的一次协整值，作为数据 样本，建立有三个输入节点和一个输出节点的i m f 神经网络模型，用于港口吞吐量 的预测【1 7 l 。 缪凯在前人研究径向基神经网络的基础上，提出了r b f 神经网络的混合结构优 化算法。把改进的r o l s 算法和m b c c 算法相结合来全结构优化r b f 神经网络， 使r b f 网络得到了合适的结构及控制参数，并将该模型应用到车牌识别中，仿真试 验表明，该方法在泛化能力上有一定的优势。 田永青、杨斌、朱仲英在基于i m f 神经网络建立预测模型的研究的文中分 析了影响税收的一些主要因素，并在分析的基础上提出了基于i 出f 网络的税收预测 模型，并利用山东省1 9 7 8 1 9 9 7 年的数据进行实验及仿真，结果说明了模型的有效 性【2 2 】。 以上研究表明，将神经网络模型用于预测比传统的统计预测模型具有更高的精 度，这些实践为今后的预测工作扩展了新的路径，积累了宝贵的经验，也为本论文 2 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 尝试将神经网络模型运用到电信业务量预测提供了思路。 1 2 1 3 基于神经网络的组合预测研究 在预测实践中，对于同一个问题，我们常采用不同的预测方法，不同的预测方 法能提供不同的有用信息，如果简单的将预测平方和较大的一些方法舍弃，将会丢 失一些有用的信息，另一方面在对一个经济系统预测时，单独的使用某一种预测方 法并不能得到较好的预测精度，因此就提出将几种预测方法适当的组合，形成组合 预测方法，从而能够综合利用各种预测方法提供的信息，尽可能的提高预测精度。 吉林大学赵淑芝教授根据组合预测的思想，研究了基于b p 神经网络的组合预 测模型，并以吉林省公路货运量为例，证实了组合模型的适用性【2 3 1 。 清华大学的崔德光教授在综合回归预测方法和人工神经网络预测方法优点的 基础上，提出了组合预测方法的思想，并以北京管制区大王庄导航台流量预测为实 例证明了组合预测方法对实际流量有好的拟合度，能提高神经网络的泛化能力，减 小预测误差【2 4 1 。 西南交通大学的罗毅在硕士学位论文中基于灰色建模与广义回归神经网络预 测法进行组合预测，并以四川省铁路客运量数据验证了预测模型的有效性【2 5 1 。 暨南大学的董伟在硕士学位论文中也尝试着使用组合预测方法来预测广东省 税收收入，并用历史数据对模型进行了检验，为广东省税务局制定符合地区实际情 况的税收计划、政府预算提供参考依据【2 6 1 。 1 2 2 电信行业的发展状况 1 2 2 1 我国电信行业的发展现状 一目前，从总体上看，我国电信业仍然在快速而平稳地发展。 改革开放以来，中国电信产业得到飞速的发展。国家公用通信网的建设取得了 巨大成就，综合通信能力明显增强，发展规模容量、技术装备水平实现了历史上的 飞跃。到2 0 0 0 年，中国已经建成了世界上最大规模的广播电视网络，固定电话网 络和移动电话网络的规模在2 0 0 2 年达到了世界第一，数据和多媒体通信的网络发 展速度也都位居世界前列。我国的电信行业自2 0 0 3 年以来呈现平稳发展的总体趋 势，业务收入、用户数量和业务量都稳定增长。从用户数的绝对增长量来看，最近 几年我国仍处在电信增长高峰期。移动电话用户已连续四年每年新增6 0 0 0 多万户 以上，固定电话用户已连续五年每年新增4 0 0 0 万户左右。2 0 0 4 年全国固定电话和 移动电话用户增长量又创历史新高，用户总数分别达到3 1 2 亿和3 3 5 亿户。互联 网用户过去三年也处于增长高峰期，每年新增2 0 0 0 万户左右。据c n n i c 调查，到 2 0 0 4 年底全国互联网用户总数达到9 4 0 0 万户，其中宽带接入用户4 2 8 0 万户。从实 际提供电信服务总量来看，我国电信业仍在高速增长之中。2 0 0 4 年按不变价格计算 的全国电信业务总量( 已扣除价格变动因素) 增长4 1 2 ，增速比前两年还有所提 高。 二市场竞争日趋激烈总体结构保持稳定。 2 0 0 3 年以来，主要电信运营企业之间的竞争结构并未发生根本性变化，与2 0 0 2 年相比，除中国联通的市场份额有明显提升外，其他几家波动幅度并不大。在各 业务领域的市场竞争中，尽管竞争更加激烈，企业的营销费用不断增长，用户的a r p u 值不断下降，但在增长相对稳定的市场中，实力相当的对手间竞争很难取得突破性 进展。2 0 0 3 年，各企业在固话业务、移动g s m 业务和c d m a 业务上用户的a r p u 值下 降幅度均在1 0 以上，可见竞争之激烈。而从竞争的结果市场份额来看：在移 动市场上，中国联通经过一年的努力，用户市场份额从3 3 上升到3 4 2 ：在固定 电话用户市场上，中国电信和中国网通两家几乎占据9 9 的市场份额；同样，在宽 带业务市场上，中国电信和中国网通也占据了绝大部分市场份额。根据竞争态势， 2 0 0 4 年仍然是市场拉锯战，各企业在尽力降低客户流失率的同时，开发新客户仍然 是工作重点。 三酝酿重大变革，电信强国目标引领行业发展 ， 随着市场规模的不断扩大，如何寻找新的行业发展增长点，推动电信业改革， 引领行业的可持续发展成为政府关心的重点。电信强国和电子强国战略的推动，将 塑造良好的法律政策环境、强大的电信产业及有国际竞争力的电信企业。 1 2 2 2 有关电信行业预测的研究 高洁在可拓聚类预测方法及其在邮电业务总量预测中的应用提出了可拓聚 类预测方法，利用邮电业务总量和三大产业的生产总值的历史数据构造分类经典域 和节域物元，应用物元和可拓集合中的关联函数建立模型，对邮电业务总量进行预 测研究，最后利用我国某地区的实际数据进行分析计算表明可拓聚类预测方法是有 效的【2 7 1 。 高洁在应用多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测中提出一种新的 模糊预测方法一多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测，利用某地区的实际 数据进行分析计算，并将结果跟模糊神经元网络预测法的结果进行比较，表明多元 模糊推理预测方法更有效”。 陈文沛，刘小平在中国通信业发展现状及通信业务量规模预测中用多元线 性回归分析的方法建立模型，从邮电通信业供给和需求两个角度设计解释变量，并 提出了相关建议p ”。 4 黄风忖在电信运营业发展的影响因素分析中从内部和外部两个角度出发， 利用统计学的因子分析、回归、灰色关联等方法，从不同的角度对影响电信业发展 的各种因素进行了分析，并对未来电信业的发展前景进行了展望弘”。 孟鹏在硕士学位论文中对国内电信业务收入进行了预测，文中证实了近年来电 信业务收入与经济因素存在相对稳定的关系，基于全国各地区经济情况大相径庭且 对电信业务收入影响程度也存在很大差别的情况，应用聚类分析的方法对全国各地 区进行分类，选取有代表性的地区建立了基于回归分析的电信业务收入预测模型， 并针对不同的地区提出了相应的发展建议p 。 1 3 论文的研究内容 本文的研究目的是研究出适合我国电信业务量的预测方法，具体内容主要分成 以下几个方面： 第l 章介绍本文的研究背景及意义，内容包括目前各种预测理论的研究现状以 及我国电信业的发展。 第2 章从供给和需求两个角度分析了与电信业务量有关的因素，并运用多元统 计分析的方法确定了主要因素及其影响程度。 第3 章介绍各种预测模型的理论及方法。 第4 章选取1 9 8 9 2 0 0 5 的电信业务量数据为拟合目标数据，应用各种方法进行 电信业务量预测，并对2 0 0 5 年数据进行预测检验。针对各个方法的预测原理及预 测结果，比较了各种预测方法的预测精度和预测期间，并得出了基于回归分析的神 经网络对于我国电信业务量预测最有效。最后用该模型对未来几年的电信业务量进 行了预测及提出了几点建议。 对于电信业的业务量预测，由于传统的方法是通过分析影响因素，列出关系方 程即回归预测的方法，这种方法针对不同地区各因素对目标变量的影响程度不一 样，需要建立不同的回归模型分别预测，且在数据量小、影响因素之间的关系复杂 且信息不透明的情况下预测效果很难实现。 相对于传统的预测方法而言，本文的创新之处在于：通过对电信业影响因素的 分析，利用神经网络对于小样本同样具有良好非线性映射能力的特点，对电信业务 量进行了预测，并通过与其他预测方法得出的结果相比较，分析总结了各方法的优 缺点和适合的预测期间。 硕士学位论丈 m a s t e r st h e s i s 第2 章电信业务量预测分析 2 1 电信行业的相关概念【9 j ( 1 ) 电信业务收入构成 一按专业分的电信业务收入构成 电信业务按专业可分为固定本地电话、长途电话、移动电话、数据通信、无线 寻呼和卫星通信。总的看来，语音业务还是电信业收入的主要来源，在电信业务收 入中占据绝对多数的比重。 二按企业分的电信业务收入构成 2 0 0 2 年，原中电信被拆分为北方的网通和南方的中电信。这样，中国电信业基 本形成了“5 + 1 的局面。即中电信、网通、中移动、联通、铁通和卫通六家电信 运营商。其中，前五家占据绝大多数的市场份额，而专营卫星通信的卫通仅占0 1 左右的市场份额。在移动电话运营商中，中移动和联通的业务收入比大概维持在3 ： 1 ，中电信的南北拆分使中移动成为中国第一大电信运营商。2 0 0 2 年，中移动的收 入占电信业总收入的3 8 8 ，而且这一比重近几年稍有增加。铁通的市场份额虽然 相对前面的四大运营商较小，但是其份额逐年有显著增加，从2 0 0 2 年的1 2 0 增加 到2 0 0 4 年的2 0 0 。 三按地区分的电信业务收入构成 电信业务收入存在地区发展不平衡的情况。2 0 0 4 年，占全国人口2 8 6 的西部 1 2 省，仅实现占全国1 7 8 的电信业务收入；而占全国人口3 2 4 的东部沿海1 0 省，则实现了全国5 7 5 的电信业务收入；中部地区电信业务收入占全国电信业务 收入的2 4 7 。 但是从增长的角度看，西部地区相对东部和中部发展迅速，占全国电信业务收 入的比重逐步上升。尤其是1 9 9 8 年国家提出的西部开发战略以来，西部地区的电 信业务收入比重从1 9 9 8 年的1 3 2 增加到2 0 0 4 年的1 7 8 。 电信业超强发展的现象从地区的角度来看，以北京和广东的表现尤为突出。 2 0 0 3 年北京电信业务收占全国电信业务总收入的比重为5 3 ，高于其g d p 占全国 的比重3 1 达2 2 个百分点，广东省这两个比重的差值高达5 2 个百分点，在全国 电信业务收入中占重要地位。上海的电信业务发展与其在国民经济中的地位较一 致，西部地区的电信业务收入占全国的比重低于西部地区g d p 占全国的比重。 ( 2 ) 电信业务量 6 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 电信业务量是以货币的形式表示的电信企业为社会提供各类通信服务的总数 量。电信业务量和电信业务收入一样，是一个反映电信行业发展情况的指标。 一电信业务量的分类 电信业务量按专业分为本地网通信业务量、长途通信业务量、移动通信业务量、 数据通信业务量、电报业务量，其中前三种业务量为电信业务量的主要构成部分。 二电信业务量的计算方法 电信业务量是根据各类电信业务的实物量分别乘以其相应的不变单价之后求 和，再加上出租代维及其他业务收入后求得的，计算公式如下：电信业务总量= 罗 ( 各类电信业务量幸相应的不变平均单价) + 电信出租代维和其他业务收入。各类电 信业务实物量指的是电信业务通话量的物理量，各种每年电信业务的实物量之间是 可比的。不变单价是一定时期内计算业务量的同度量因素，是根据基年各类通信业 务量与相应的通信业务收入测算的平均单价。出租代维及其他业务收入则按照这些 业务的当年价计算，所以这部分业务量与每年价格水平高低有关，是名义值，不是 实际值。从电信业务量的计算公式可以看出，电信业务量由两部分组成：一部分是 以货币形式表示的电信业务量，通过其实物量与不变单价相乘得到，由于不变单价 是固定的，所以这部分业务量个年之间是可比的；另一部分是以当年价计算的电信 出租代维和其他业务收入，这部分业务量各年之间不能直接比较，需要通过折算系 数消除价格因素影响后才能比较。 ( 3 ) 电信业务量与电信业务收入比较 电信业务量与电信业务收入虽然都可以用货币的形式表示两者的规模，但是它 们的统计范围不同。 1 计算价格 电信业务收入按当年现行价格计算，只引入一种价格。电信主要业务量按不变 单价计算，而出租代维及其他电信业务收入计算方法中，则按当年现行价格计算。 电信业务量的计算需要引入两种价格，即一部分业务使用不变单价，另一部分业务 使用当年价格计算。 2 。业务种类 在计算电信业务收入时，只包括电信业务中的计费业务部分，不包括免费业务。 电信业务量则不仅要计算计费业务部分，而且还要计算免费业务部分。因为免费业 务只是没有取得收入，但是它和计费业务一样具有使用价值，电信企业需要为免费 业务提供和计费业务相同的服务。就此而言，可以说电信业务量能更完整的反映电 信企业的业务种类和业务产量。 7 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 总体来说，由于存在以上差别，所以电信业务量和电信业务收入在以货币计量 的数量上是不相等的，即量收不平衡。量收不平衡是指电信业务量与电信业务收入 之间的不平衡现象，这种现象可用两个指标从不同侧面来反映：一是电信业务量与 电信业务收入的差距，它反映的是规模之间的差距；而是电信业务增长率与电信业 务收入增长率之间的差距，近几年往往指的是电信业务量增长速度快于电信业务收 入增长速度的态势。 2 2 电信业务量的影响因素分析 2 2 1 影响电信业务量的因素 综合分析影响电信业务量的因素是进行预测的前提，对建立有效的数学模型、 提高预测精度及根据预测研究提出合理建议都具有重要的理论意义和实践价值。 经济与社会的发展决定着市场对通信业的需求，因此电信业务的发展与当地国 民经济的发展水平具有高度的相关关系。近几年我国经济保持了良好的发展形势， 实现了稳定的增长。在国家扩大内需和对外开放等宏观经济政策指导下，有效促进 了投资、消费和进出口的增长。在国内经济稳定增长的前提下，信息化的进程不断 加快，电信业也得到了飞速发展。总体来说，稳定的经济增长为电信业的发展创造 了良好的外部环境，同时电信也为推动经济发展做出了巨大贡献。一方面，电信系 统是社会经济大系统下的一个子系统，电信业的发展直接受到社会经济发展的影 响；另一方面，电信业的发展程度是一个均衡结果，是电信供给方和电信需求方通 过设计电信的多个变量指标决策行动的结果。电信的供给是一个生产函数，它受到 电信基础设施、企业运营水平、固定资产投资及需求水平的影响；而电信的需求按 主体可以分成两部分，一部分是公司企业，一部分是个人，二者的消费需求存在一 定的差异，前者主要受国民经济活动的活跃程度影响，后者主要是个人的消费能力 影响。因此，对于电信业务发展因素的分析，需要从电信的供给和需求两个方面来 考虑以下指标： 1 供给能力 ( 1 ) 反映经济状况的指标。主要从经济发展水平、经济增长速度、区域经济 结构三个评价因子来反映对电信企业收入有影响的区域的经济状况。 ( 2 ) 反应设备建设完善程度的指标。主要从基础设施建设情况和电信网络建 设情况反映设备的完善程度两个指标来反映。 ( 3 ) 反应资源供应状况的指标。主要从电信业信息产业增加值和劳就业人数 8 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 来反映对电信企业收入具有影响的区域资源供应状况。 2 需求能力 ( 1 ) 居民消费水平。主要从居民消费潜力、消费活跃程度和通信消费意愿三 方面反映居民消费的情况。其中包括城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入、 社会消费品零售总额和越心u 几个方面，其中触冲u 是指每个月平均每个用户的通 信消费额，触心u 值直接反映了居民的电信消费意愿和消费水平。 ( 2 ) 集团消费情况。集团消费情况主要包括两个方面：一是政府消费能力， 一是企业消费能力。 ( 3 ) 其它消费影响因素。其它的消费因素主要考虑了经济的开放程度及通信 消费门槛两方面。 进出口总额经济发展水平的高低与市场开放程度密切相关，市场越开 放，获取资源越广泛和频繁，同时也加速了管理理念、管理方式和手段上的变化， 这些都进一步促进了当地电信业的发展； 通信资费水平决定了通信消费的门槛，直接影响居民消费的意愿，故对电 信企业收入产生直接影响。 电信业作为国民经济中的一个支柱产业，其发展受到多方面因素的影响。通过 以上的分析发现，在影响电信业务发展的各种因素中，外部因素是电信服务需求的 影响者，即外部的宏观经济环境、居民的消费水平、城市化水平、城镇居民及农村 居民的人均收入水平等，这些因素的交互作用使得电信业的需求市场不断扩大并成 熟；政策因素又使得这个市场不断规范化，竞争从无序走向有序，从而促进电信业 的发展。因此本文在数据可取得的前提下，经过反复分析，参考相关文献【2 9 】【3 们，尽 可能全的选择反映宏观经济运行的各种指标形成本文分析的指标体系，其中包括： ( 1 ) 反映经济发展水平的人均国内生产总值，城市化水平； ( 2 ) 反映消费能力的居民消费水平，城镇居民入均可支配收入，农村居民人 均纯收入、社会消费品零售总额； ( 3 ) 反映市场开放程度的进出口总额； ( 4 ) 固定资产投资、就业人数等。 1 ) 社会经济发展水平 人均g d p 反映了我国经济发展的水平，是影响电信业发展的一个重要因素，它 对供给和需求都有重要影响。从供给来看，经济发展水平高的地区，拥有大量的经 济资源，能够进行电信基础网络方面的基础设施投资。从需求角度来看，经济水平 高的地区，市场经济发达，商贸活动活跃，信息沟通频繁，公司企业的电信需求大； 9 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 同时，这一地区的居民收入水平高，电信消费能力强。并且，经济水平高的地区还 具有电信业垄断程度弱，人口教育文化程度高及就业机会多等有利因素。 2 ) 城市化水平及就业人数 服务业的发展与城市化水平之间有着密切的关系，服务业的发展是推动城市 化的重要因素，同时，服务业的发展需要城市化来支撑，城市的集聚效应和规模经 济效应是服务业发展的必要条件之一。一般来说，一个国家城市化水平越高，服务 业所占比重就越高。服务业的发展速度与城市化进程正相关，著名的发展经济学家 钱纳里曾对1 9 5 0 1 9 7 0 年间1 0 1 个国家的统计资料进行回归分析，证明了生产结 构、劳动力配置结构及城市化水平与人均g d p 存在对应关系，城市化水平的提高伴 随着第三产业比重的增加是经济发展的普遍规律。 电信业是一个重要的社会服务业，其发展是以一定规模的人口聚集为依的，人 口必须集中到一定规模时，电信业才能盈利。就业人口的数量将影响到生产规模的 大小，同时还直接影响电信用户数。只有工业集中、人口集中，电信业才能形成一 定的规模经济，才能发展起来，而城市化是保证人口实现有效聚集的主要途径。只 有城市化达到一定规模，才能提供电信业发展所需要的人口聚集、规模经济、生产 条件和基础设施等，才能和其他产业相互依存，保证居民就业水平和收入稳定增长， 从而对各种电信业务都形成一定的消费能力，达到拉动电信业增长的目的。 3 ) 居民收入及消费水平 消费水平的提高，是以人们的收入增长为前提的，因此居民收入水平的提高是 电信业持续发展的动力。近年来，我国城镇居民收入增长很快，而农民收入增长在 减缓，使城乡差距加速扩大。从2 0 0 1 年开始，城镇居民人均收入是农村居民人均 收入的3 8 倍，2 0 0 2 年扩大为4 0 3 倍，2 0 0 3 年为5 0 2 倍，收入差距的不断扩大， 使全社会平均消费需求倾向减弱，导致电信消费需求不足。由于农民收入水平较低， 严重制约了消费需求。因此，城乡之间、地区之间收入的不平衡性使得电信发展水 平也呈现出差异性，且城乡差距已经明显大于地区差异。由于通信业差距的存在， 使得通信资金的投向也出现了不平衡状况，电信业务基础好、消费能力强的东部地 区( 或城市) 资金更加充足，而基础设施差、收入低的中西部地区相对难以吸引资 金，形成了资金要素的区域不平衡性。这种不平衡状况不仅影响了我国整个通信行 业的发展，而且制约了中西部地区经济的增长。2 0 0 4 年以来，随着农村税费改革解 决“三农问题 等多项支持农业发展政策的出台给农村居民收入提供持续快速发展 的保障，收入的增长带动居民消费水平的升级，农村居民的收入对电信业发展表现 出越来越大的拉动力量。农村居民收入的增长是电信业长久发展的动力。 消费是电信业的一个巨大的影响因素。我国是一个比较典型的高储蓄低消费的 l o 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 国家，依靠消费拉动经济的潜力和空间都十分巨大。在连续几年国家扩大内需宏观 政策的引导下，我国的消费市场实现了显著的增长。随着电信消费热的提高，通讯 支出占全部消费性支出的比重也逐年提高。宽带上网、手机短信、小灵通等电信业 务的增长迅速，成为大众的消费热点。而且在未来几年，我国的消费仍然具有巨大 的增长潜力。电信业作为人们日常生活中必不可少的服务消费，将随着社会消费结 构的升级快速增长，一些新型的增值业务的出现，将进一步加快增长的速度。 4 ) 固定资产投资 长期以来，我国电信业依靠大规模投资，扩大用户规模拉动行业增长。电信业 在经历了一段高增长时期后进入产业结构调整时期。这是因为，在电信行业新的竞 争格局形成初始，各大运营商都在积极构建自己的网络，使全国整体网络通信能力 与以前相比有了很大的提高，在某些领域，使全国整体网络通信能力与以前相比有， 了很大的提高。从电信业务量与固定资产投资的关系图也可以看出，随着固定资产 投资的增长，电信业务量随着投资规模的扩大而增长。( 图1 ) 5 ) 社会消费品零售总额 社会消费品总额反映市场繁荣程度和消费活跃程度，市场越繁荣、消费越活跃， 直接拉动通通信消费。 6 ) 进出口总额 进出口总额反映了市场的开放程度，反映出一个国家或地区对外交流的频繁程 度，而频繁的对外交流可以带来话务量的提升和信息化解决方案的需求等，进而可 以提高管理运营水平，推出更优质的电信业务，增加总体对电信的需求。经济与社 会的发展决定着市场对电信业的需求，因此电信业务的发展与当地国民经济的发展 水平具有很高的相关关系。近几年我国经济保持了良好的发展形势，实现了稳定的 增长。在国家扩大内需和对外开放等宏观经济政策的指导下，有效促进了投资、消 费和进出口的增长。投资与进出口的快速增长，直接拉动了我国经济规模的扩张， 加快了产业升级的步伐和各个行业的信息化进程，同时也提高了居民的消费水平， 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 刺激了居民对电信的需求，从而间接拉动了电信业的发展。 2 2 2 影响程度的分析 建立预测模型，在不影响预测精度的情况下，对影响预测量的各个因素进行重 要性判别，本文在判断预测量与影响因素间的重要性时采用相关系数法。计算电信 业务量与影响因素之间的相关系数，选择相关系数较大的因素作为预测模型的自变 量，相关系数的计算公式为： ( t y ，) r = ，= l 辱习 电信业务量与上述影响因素之间的相关系数为( 表1 ) ： 电信人均居民进出社会就业固定城市城镇农村 业务 g d p 消费 口 消费人数资产化水 居民居民 量水平品额投资平可支人均 y配收纯收 x 2 x 3x 4民x 7 入黾入x 9 电信 业务 1 o o 0 9 5 0 9 20 9 80 9 70 7 80 9 8o 9 5 0 9 4 4 0 9 7 3 且 o o7 1l o7 38 26 66 17 77a 亘 由表一可以看出，以上的9 个因素都与电信业务量有较高的相关关系，因此， 选用这9 个指标作为电信业务量的影响因素，可以较好的反映社会发展对电信业发 展的影响。 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 第3 章常用的预测方法与模型 目前，常用的传统预测方法主要有回归分析法、时间序列法、指数平滑法和灰 色系统模型法等。如何能够利用这些方法的优缺点，使预测方法更好的满足预测对 象的特点，一直是关注的重点。 3 1 回归分析预测法 回归分析预测法是利用因素之间的因果关系，通过建立回归方程进行预测。该 方法具有使用方便，能进行长期预测以及预测精度较高的特点。 回归分析预测方法的步骤是： ( 1 ) 分析变量的影响因素，并确定出主要因素及其影响程度。 ( 2 ) 利用历史数据简建立预测变量与主要影响因素之间的回归方程。 ( 3 ) 利用回归方程对历史数据进行拟合，并对模型进行精度检验。 ( 4 ) 把预测期各主要影响因素的指标值，带入回归方程进行预测。 3 2 灰色建模法 灰色预测是以g m ( 1 ，1 ) 模型为基础所进行的预测。g m 模型即灰色模型( g r e y m o d e l ) ，一般建模是用数列建立差分方程，灰色建模则是用原始数据列作生成后 建立微分方程。由于系统被噪音污染后，所以原始数列呈现出离乱的情况。离乱的 数列即灰色数列，对灰色数列建立的模型称为灰色模型【4 1 。 灰色预测方法建模原理及步骤如下： 1 - 原始数据的处理 原始数据具有随机性，为了找出其中的内部规律，弱化原始数据的随机性，增 强其规律性，可以借助累加生成的办法对其做必要的处理。 记x p 的原始序列：x p = ( 榴，瑙，瑞) 记为生成序列：石o ) - ( 硝；，端，3 ) 七 且暑= 嘏，x 1 的上标( 1 ) 表示一次累加生成，记作1 - a g o 。 ，t i 灰色g m ( 1 ，1 ) 模型的实质是指数方程，要求预测的样本数据也要符合指数 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 规律，凼此建棋z 再西妥迸仃序夕u 阴) i ! i l 律住检验： ( 1 ) 光滑性检验：若序列满足： - ：! ! ! 辫 n e t t r a i r l p a r a m s h o w = 5 0 ； n e t t r a i n p a r 锄1 r ：0 0 5 ； n e t t r a i n p a r a m e p o c h s = 1o o ； n e t 仃a i n p a r 锄g o a l = 0 0 01 ； n e t ，t r 】= 魄i n ( n e t ，”r a i n ，jt r 凼) ； t ra i n l m ，e p o c h0 1o q ，m s eo 0 4 2 7 6 4 4 0 o o1 ，g r a d i e n t6 2 9 3 9 6 1e 一0lo t r a i n l m ，e p o c h4 1 0 0 ，m s eo 0 0 0 1 1 8 8 6 6 0 0 0 1 ，研a d i e n to 2 9 2 0 1 3 1 e 0 1 0 t r a i n l m ，p e 墒n n a n c eg o a lm e t 网络训练结果如图所示： 图4 由上面的训练可以看出，只需经过4 次，网络误差就达到要求，下面将已经训 练好的b p 网络预测模型对电信业务量进行预测检验。 ( 三) 检验结果分析 利用已经训练好的网络，仿真测试并利用数据处理的逆变换求得经网络计算的 电信业务量值。比较网络计算的仿真值与实际值的误差，选取误差最小的一个。最 后，利用最终确定的网络对2 0 0 5 年的电信业务量进行检验，得到的预测值为 1 2 4 6 8 e + 0 0 4 ，其实际值为1 2 0 2 8 5 4 ，相对误差为3 6 5 。 ( 四) b p 网络的局限性 当数据量巨大，变量很多且为高度非线性的时候，b p 神经网络就显示其巨大 的威力。但是它也存在以下缺点：1 ，收敛速度慢，容易陷入局部极值，难以实现 全局最优搜索；2 ，模型机制和参数意义难以直观解释；3 ，建立合理的b p 神经网 络模型需要经验和反复尝试。因此为了避免上述缺陷，有很多学者对此做出了很多 改进，比如利用遗传算法与b p 神经网络结合，针对遗传算法和神经网络的优缺点， 将二者结合起来建立遗传神经网络模型，既利用了遗