1、隨著中國的進一步開放和中國經濟的增長，越來越多的演唱會、會展、賽事等大型賽事活動開始登陸中國，大量人群的短時聚集對無線網絡的建設和配置提出了更高的要求。然而如何設置最合理的硬件配置來達到信道利用率最大化，仍缺乏有效的話務預測方法作為基礎，使網絡資源配置缺乏依據，也使得大型賽事的保障缺乏理論的突破。
　　大型賽事活動話務預測方法要求訓練序列短、輸入數據類型少，現有預測方法中時間序列預測法要求下一時刻的話務量與當前時刻和過去時刻的話務

2、量存在相關性，即從長期來看數據序列連續(xù)且處于一種穩(wěn)定的趨勢狀態(tài)，無法直接用于大型賽事活動的話務預測；一般使用的一元線性回歸模型僅將預測觀眾數乘以市場占有率計算得到的預測用戶數作為自變量，即使不考慮預測觀眾人數的準確性，觀眾并不能完全包含活動區(qū)域的全部用戶，由于區(qū)域長期駐留的用戶數并不容易準確統(tǒng)計得到，造成預測精度不穩(wěn)定。其他預測方法如灰色系統(tǒng)理論、神經網絡理論等方法過于復雜，對輸入訓練序列的長度要求較高，輸入參數過多且參數沒有明確的理論

3、依據來確定，用于長期話務趨勢預測尚可，用于大型賽事活動這類短期突發(fā)話務預測難度較大。
　　本文提出了將大型賽事活動期間的話務量拆分成日常部分和活動部分兩個相互獨立的部分分開進行預測。日常部分具有較多的歷史數據可以使用，可以使用如時間序列預測法、神經網絡預測法等需要較長訓練序列的預測方法；活動部分為離散數據，樣本較少，但主要與用戶人數有關，可適用回歸分析法等預測方法。最后合并兩個獨立預測部分得到最終的預測結果。這種預測算法簡單有效，