基于话务预测的TD-SCDMA容量规划的研究的中期报告本研究旨在基于话务预测，进行TD-SCDMA（时间分割码分多址）移动通信网络的容量规划。本中期报告将主要介绍研究背景、研究现状以及完成的工作。一、研究背景随着移动通信技术的不断发展，TD-SCDMA网络已经成为了我国移动通信领域的主流技术。在TD-SCDMA网络中，如何进行有效的容量规划，提高网络的利用率和效率，已经成为了一个重要的研究方向。基于话务预测的容量规划是一种有效的方法，它可以通过对网络中的话务进行预测，来实现网络资源的合理配置和优化。目前，基于话务预测的容量规划研究已经取得了一定的进展。研究者们主要采用各种统计方法和机器学习算法，对网络中的话务进行分析和预测。但是，现有的研究中，很少有基于TD-SCDMA网络的容量规划研究，这也是本研究的主要研究内容。二、研究现状基于话务预测的容量规划已经被广泛应用于移动通信领域。研究者们主要采用如下方法：1.统计方法：利用历史数据以及一些统计模型进行话务预测。这种方法的优点在于精度高、可靠性强，缺点是需要大量的历史数据。2.机器学习：通过机器学习算法对历史数据进行分析和训练，得到预测模型。这种方法的优点在于灵活性高、可适应性强，缺点是需要大量的数据集作为训练样本。3.深度学习：利用深度神经网络对话务进行预测。这种方法的优点在于自适应性强，可适用于大规模数据集，缺点是需要消耗大量的计算资源。三、完成的工作本研究的主要工作包括了数据采集、话务分析以及模型构建三个阶段。1.数据采集在这个阶段，我们采集了一定量的TD-SCDMA网络中的数据，包括交换中心、基站和终端上报的各种数据。这些数据包括了网络流量、用户数量、数据时延、数据包丢失率等多个方面。我们将这些数据进行了初步的清理和处理，以便进行下一步的话务分析。2.话务分析在这个阶段，我们对采集到的数据进行了分析，在一定的时间范围内，我们对网络中的话务进行了统计，得到了各种话务指标，包括网络的峰值话务、业务时延、网络容量等指标。同时，我们还对各个基站的负载情况进行了分析，以便进一步的模型构建。3.模型构建在这个阶段，我们将采集到的数据和话务分析的结果，结合各种统计方法和机器学习算法，构建了TD-SCDMA网络的容量规划模型。我们主要采用了ARIMA（自回归移动平均模型）和SVM（支持向量机）两种方法，对网络中的话务进行预测和建模。同时，我们还通过仿真实验，对模型进行了验证和评估，得出了初步的结果。四、总结本中期报告主要介绍了基于话务预测的TD-SCDMA容量规划研究的背景、现状以及完成的工作。本研究旨在通过对网络中的话务进行预测，实现TD-SCDMA网络的容量规划，提高网络的利用率和效率。目前，我们已经完成了数据采集、话务分析以及模型构建三个阶段，初步得出了结果。接下来，我们将继续深入研究，通过更加高效的方法和更加丰富的数据集，进一步优化模型，并将其用于实际网络中的容量规划。