1、內部資料 注意保密科學預測方法及適用環境介紹遼寧省郵電規劃設計院有限公司咨詢規劃部二oo六年八月目錄一.預測方法概述2預測原理簡介21趨勢預測22、平滑預測33、博克斯-詹金斯預測44、灰色預測55、神經網絡趨勢預測6三、預測方法適用條件71、趨勢預測72、平滑預測73、博克斯-詹金斯預測74、灰色預測75、神經網絡趨勢預測7四、應用實例81、業務預測的步驟82、曲線擬合法預測舉例83、趨勢外推法預測舉例114、增長率法預測舉例135、預測方法綜合應用舉例 146、特殊業務預測實例177、瑞利分布模型預測舉例（了解）19五、結束語20一、預測方法概述業務預測的方法很多，按照預測時間分類，可以分

2、為短期、中期、長期預測；按照 地區、設備總容量、業務量、地區z間的業務流量流向、帶寬預測等分類，可以分為宏 觀預測和微觀預測；按照預測方法的性質分類，分為定量預測和定性預測。定量預測也稱為統計預測，是以準確、及時、全面、系統的統計資料為依據，運用 定量的分析手段，推算預測結論的預測方法。定量技術的特點是過程更加嚴諜、結果更 加科學，而且常常更易于被管理者接受。常用定量預測方法有：時間序列分析、因果冋 歸分析、鮑克斯一詹金斯預測、灰色預測、模糊預測、神經網絡預測等方法。定性預測法也稱為直觀預測法。是預測者通過調查研究，了解實際情況，結合實踐 經驗和專業水平及組織有關領域的專家應用各自的專業知識和

3、經驗，對過去和現在的經 濟情況進行綜合分析，從中找出規律，來對經濟現象發展的前景做出判斷進行預測的方 法。目前，定性預測在各大運營商應用比較廣泛。一些定性預測已顯示出比許多綜合定 量預測具有更高的精度，并且更靈活和易于使用。但是對不同的預測者得出的經濟結論 卻可能不同，所以再結合定量預測，就可提高預測的準確程度。常用的定性與半定量的預測方法有：專家預測法、彈性系數法、類比法、普及率冃 標法、綜合加權系數法、層次分析法等方法。實際預測常常使用多種定性、定量預測方法進行預測，經過分析對各種方法給予一 定的權重，進行綜合加權得到較合理的預測結果。二、預測原理簡介1、趨勢預測影響社會經濟系統的因素可以

4、分成兩大類：內部因素和外部因素。內部因素是系 統的各構成部分相互作用而產生的驅動力；外部因素是系統所處環境對系統的作用力。 從哲學上看，內部因素是主要因素，它決定了系統的發展方向；外部因素是次要因素，只能加速或延緩系統的發展變化。通常，系統的內部因素相互作用所產生的驅動力是 連續的，不會發牛突變，所以系統狀態的變化趨勢也是連續的，相對于時間有一定的規 律性，即系統的發展有其自身固有的慣性，這里的慣性是指事物保持其原來趨勢的 傾向。趨勢預測正是在系統狀態變化趨勢連續性的前提下，假定決定系統發展趨勢的因 素在過去對系統的作用規律和將來一樣，通過挖掘過去的作用規律來得到將來的作用規 律，進而預測系統

5、的未來。(1) k次曲線預測模型當時間序列觀察值的發展趨勢呈現出較為復雜的發展趨勢時，可以考慮用k次曲線 進行預測工)，=肪。+也工/ +筠工尸+a + yf d +也為八+乞工尸+人+久工嚴口滬仇工廠+也工嚴+乞工嚴+a + b工円其中，參數,也，$ , a,優可以用最小二乘法來確定。(2) s型曲線預測當時間序列觀察值發展趨勢大致符合s型曲線時，對該時間序列的預測可以采用s型曲線預測指數曲線預測模型為: y = /(a + be')其中t為時間變量。2、平滑預測平滑預測模型源于移動平均法。移動平均法假定社會經濟系統發展趨勢是連續的， 而且假定系統發展的趨勢是平穩的，主要隨隨機因素的

6、作用而反復波動。它用預測期前 兒期觀測值的算術平均值作為預測期的預測值，其中，觀測值通常取奇數個，取算術平/片遼寧省郵電規劃設計院 http：/vww. lnpd辻乂如均值是為了消除隨機因素。移動平均法存在兩個問題：一是計算吋必須具有較多的觀測 值；二是假定過去的觀測值權值相等。但是一般說來，對于未來的發展趨勢，最新的觀 測值較早期的觀測值包含了更多的信息，因而在預測時，最新的觀測值應該較早期的觀 測值具有更人的權值。平滑預測就是基于這個原理，在預測吋，觀測值越新賦予的權值 越大。（1）比例繆爾指數平滑法yf+r=ttrir = 2其中，tt =axt +（1 -q）巧一i7i,t厶-1（2）

7、布朗二次指數平滑法模型=町+ b®工=1,2,人s,）=妙+（l-d）ss：2）=z+（l d）s綜“宀（sjs；2） -a其中，6預測超前數（預測步長）刀：第t期的預測值t3、博克斯詹金斯預測博克斯-詹金斯預測的基本思想是：將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為 一個隨機序列，即除去因偶然因素引起的誤差外，預測對象的數據序列是一組依賴于時 間的隨機變量。預測對象發展的延續性使這組隨機變量具有自相關性，而這種自相關性 一旦被相應的數學模型描述出來，就可以從數據序列的過去值和現在值預測其未來的 值。預測模型為:yt = 01x-1 + 02乙-2 + 人 +ei dei- &

8、2弓-2 -人- oqs-q其中q為滑動平均模型的階數，*為時間序列在t期的觀測值，©是時間序列模型 在i期的誤差或偏差，嘰是吋間序列模型在t-q期的誤差或偏差，如02,是滑動平 均模型的參數。k-< ai- =，伙=2,3,a）1-工7t=其屮 % a-1,/ -加敗-1,1，（' = 1,2,人,k v）g = 01 g_】+02 02 +人 + 0,_ 一 2 + &1&r+ + &2伏+2 + 人 + 07 0"1 + &：+&；+ 人 + 0；4、灰色預測系統論認為，系統可以分成三類：白色系統、黑色系統和灰色系

9、統。白色系統是指人們對其內部的相互作用機理完全了解的系統，即系統的信息是 完全充分的；黑色系統是指人們對其內部的相互作用機理完全不了解的系統，對黑色系 統的研究主要是通過分析系統的輸入和輸出之間的對應關系來了解系統的行為；灰色系 統介于白色系統和黑色系統之間，是指人們對其內部的相互作用機理有一定了解但沒有 完全了解的系統，通常系統內的各因素之間具有不確定的關系。灰色預測就是針對灰色系統提出的預測方法。由于不確定性的影響，灰色預測通常 需要對要研究的時間序列進行處理，減弱甚至消除時間序列的隨機性，生成具有較強規 律性的數據序列。灰色預測常用的數據處理方法有累加法和累減法兩種。累加法就是將原始數據

10、的第一個數據作為生成序列的第一個數據，將原始數據的第 一個數據與第二個數據累加之和作為生成序列的第二個數據，以此類推。累減法就是將 原始數據序列前后兩個數據相減，所得數據序列為累減生成序列。累減是累加的逆運算, 可以將累加生成列還原為非生成列。可以證明：經過適當次數的累加后所生成的序列近似符合以吋間為自變量的常系數 線性微分方程。解出該微分方程，用生成序列作為樣本值，確定該微分方程中的系數， 就可以進一步預測生成序列的后續值，再用累減法還原成原始序列，這就是灰色預測法 的原理。灰色殘差預測模型：(1 ea)x<0)(1) eak9k <*(o)z7 ,_ax (r + l) u(1

11、- ea)x(0) 一 一eak ± je0)伙。)一-上, k>kqaae其中，嚴(燈r伙)伙)5、神經網絡趨勢預測神經網絡預測法是根據生理學上真實人腦神經網絡的結構、功能及若干基本特性， 經過理論抽象、簡化和模擬而形成的一種信息處理系統。人的大腦是由大量的神經元組 成的，大腦的學習過程就是神經元之間的連接強度隨外界信息做自適應變化的過程。神 經網絡預測法模擬這一過程處理過去的信息，既而得岀可能的未來發展結果。對于一個處理單元的情況來說。如果網絡有k個訓練樣本e”，應對應的正確輸出1 k£ =-ck)2為ck ,網絡的權為w,則用£表示實際輸出與預測輸出之

12、間的誤差：k k= k k把它看成是權的系數玖)，則它的梯度v£(w)表示權有一個微小變化吋，均方誤差 的最大增長方向；其負值-v£(w)則表示了均方誤差的最大減少方向，因此我們按照下 式來修正權值：w ="一刃£(“)，其中。是一個大于零的小數，它規定了修正的幅度，我們首先 要設一個置權值w的初始值，然后連續計算均方誤差相對于權的梯度，使其趨于收斂。 權值的調整公式為：vw/7(z + l) = xipzjq zm® +avv.(r)jjjjj% (f +1) = w. (t) + v vv. (t +1)v vj (t +1) = p&am

13、p;j + av vj (z)b（r + l） = m（/） + v/ + l）三、預測方法適用條件1、趨勢預測適用條件：歷史數據比較全，趨勢性（增長或下降）平穩。從曲線圖形上看，沒有 大起大落的現象。一般用于預測人口、收入、用戶數等指標往往比較準確。曲線擬合預 測、趨勢外推預測、增長率法預測都屬丁趨勢預測。2、平滑預測適用條件：歷史數據比較全，趨勢性（上升或下降）平穩。看重近期數據對預測結 果的影響。3、博克斯詹金斯預測適用條件：歷史數據比較全，總體趨勢明顯（上升或下降趨勢），有個別時間點的 數據出現忽高忽低。4、灰色預測適用條件：歷史數據少，總體趨勢變化不很清晰。一般用于新業務或新運營商業

14、務 的預測。5、神經網絡趨勢預測適用條件：歷史數據較少，運營商階段性目標明確，影響業務發展的因素不確定性 強。一般用于新業務或新運營商業務的預測。說明：預測方法本身沒有好壞之分，關鍵是預測方法的適用環境要與預測對象的 特點相匹配。經過大量的預測實踐證明，將多種預測方法所得到的結果加權平均得到的 綜合取值更接近實際，結果更準確。因此，我們經常使用多種方法進行預測。四、應用實例1、業務預測的步驟業務預測一般遵循以下步驟：（1）收集歷史數據；（2）根據數據特點使用多種方法進行預測；（3）對多種預測結果進行加權平均，取定綜合結果；（4）將綜合結果與建設單位進行溝通；（5）根據溝通結果調整預測值；（6）

15、經過多次溝通、協調、調整，最后確定預測結果。2、曲線擬合法預測舉例例1:曲線擬合法是根據歷年用戶的發展情況，用一條近似曲線進行擬合，從而推斷出未 來市場的發展變化趨勢。木次曲線擬合法以a市數據業務用戶歷史數據作為計算基礎， 分別對基礎數據、窄帶用戶、寬帶用戶進行預測，通過對指數曲線、乘幕曲線、多次曲 線等多種擬合曲線的比對，確定合適的曲線對a各種數據業務用戶發展進行預測。經過 計算，確定擬合曲線方程及發展趨勢見圖表5. 3-12至17o議礎數昭用戶偵測圖用戶數多項式（用戶數）y = 1. 376lx3 一 31. 4x2 +212 86x + 516 3r2 = o. 83曲線擬合法預測基礎數

16、據圖（圖5.3-12）120000 oo100000.00800oo oo60000.oo40000 0020000.ooo. oo123456789y = -382 97x3 + 8837 2x266o84x 十 165960r2 = 0 8553用戶數多項武（用戶數曲線擬合法窄帶用戶預測圖（圖5. 3-13）寬帶用戶偵測圖一一用戶數（萬戶）多項式（用戶數（萬戶）y = 0. 0183x3 - 0.2815x2 +1. 7657x + 0. 0357r2 = 0. 9971曲線擬合法寬帶用戶預測圖（圖5. 3-14）曲線擬合法預測基礎數據值表 5. 3-15年份2006 年2007 年200

17、8 年2009 年2010 年預測用戶數940914892881890曲線擬合法窄帶用戶預測表 表 5. 3_16年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年用戶數85994874503667887832曲線擬合法寬帶用戶預測表 表 5. 3-17年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年用戶數（萬戶）3. 774. 114. 454.885.51例2：曲線擬合法是根據歷年用戶的發展情況，用一條近似曲線進行擬合，從而推斷出未 來市場的發展變化趨勢。本次曲線擬合法以a市固定電話用戶歷史數據作為計算基礎， 結合通信行業的特點和用戶發展規律，通過對指數曲線、

18、乘泵曲線、多次曲線等多種擬 合曲線的比對，發現二次曲線對a固網用戶預測的數據比較合適。經過計算，確定預測 擬合曲線圖形及方程如下：25. 525. 024. 524. 023. 523. 022. 522. 021. 5同左電話用八預測圖二 ysoce <卜ook hoss hsos wok 總 oci： o112(m)毅去系歹li 1多項式（系列1）y = 0. 0002x， + 0. 2445x + 22. 319r2 = 0. 9983曲線擬合法固定電話用戶預測圖（圖5. 1-2）經計算得出預測值見表5.1-3。曲線擬合法固定電話用戶預測表表 5. 1-3年份2006 年2007

19、年2008 年2009 年2010 年預測用戶數（萬戶）24. 0424. 2924. 5424. 7825. 033、趨勢外推法預測舉例國內外電信專家的研究表明，電話發展在總體上呈斜s曲線發展模式，一般分四個 階段：第一階段，為起步階段。由于基數小，普及率上升非常緩慢，電話的構成以公務電 話為主，住宅電話微不足道。電話普及率為0.3線/百人，年均增長率在16%以上。第二階段，為起飛階段。這一階段隨著經濟大發展，社會需求增加，特別是住宅電 話出現強烈需求后，普及率上升速度加快。電話普及率將達到7線/百人，年均增長率 在30%以上。第三階段，為穩定發展階段。電話增長速度開始下降，但是由于基數很大

20、，電話用 戶數的增長絕對值仍然很高。其中，住宅電話普及率較高，絕大多數居民家庭已擁有電 話，公務電話也達到較高的滿足程度。此時電話普及率達到40線/百人以上，而增長速 度逐步趨于平穩，增長率在10%左右。第四階段，為飽和階段。這一階段電話進入“漸近線”，出現接近零增長，但從發 展看，雖然進入飽和狀態，但固定電話還在發展，仍將維持一定的增長速度，增長率基 本在2%左右，普及率將達到50線/百人以上。例趨勢外推法是根據歷年用戶的發展情況，以每年的發展數據為基本點，總結規律， 獲得基礎數據、窄帶和寬帶數據用戶數的平均增長率分別為-1.5%. -5%和10%。以此平 均增長率作為預測年的年增長率的主要

21、參考值，遵照一定的增長規律得出預測年的用戶 數見表5. 3t8至20。趨勢外推法預測基礎數據值表53-18年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年預測用戶數932918904891877趨勢外推法窄帶用戶預測表 表 5. 3-19年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年用戶數95009025855076006650趨勢外推法寬帶用戶預測表 表 5. 3-20年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年用戶數（萬戶）3. 674. 044. 454. 895. 38例2：趨勢外推法是根據歷年用戶的發展情況，以每年的人口發展數據為

22、基本點，總結規 律，獲得過去用戶的平均增長率，以此平均增長率作為預測年的年增長率的主要參考值, 遵照一定的增長規律，預測2006年-2010年見用戶增長率為1%,經計算得出預測年的用 戶數見表5. 1-4o趨勢外推法固定電話用戶預測表表 5. 1-4年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年預測用戶數（萬戶）24. 0424. 2824. 5224. 7725.01根據a地區的經濟發展及a網通的發展情況，對各預測方法的預測結果賦予一定的 權值，經過綜合加權平均，得出200520010年a市固話用戶預測計算結果見表5. 1-5。a網通20062010年本地電話業務預測表 5

23、. 1-5項目單位預測值2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年電話業 務固定電話用戶數萬戶24.024.324.624.825.0（1）城市電話用萬戶12.012.012.012.012.0（2）農村屯話用萬戶12.012.312.612.813.04、增長率法預測舉例人口預測是業務預測的重要依據。a市戶籍人口歷史數據主要依據了 2003-2005年 a統計年鑒以及相關部門提供的資料數據。2003年底a人口數為124.4萬人，2004年為124.8萬人，2005年為125.2萬人， 人口自然增長呈上升趨勢。作為人口預測的出發點，自然增長率的取值是根據a戶籍人口數統計資料和

24、人口增 長情況，同時還要考慮到今后的發展趨勢：人口流動趨勢是落后地區向富裕地區流動；農村地區向城市地區流動。城市化水平的提高，勢必降低農業人口的比重。綜合上述分析，對2010年a的平均人口自然增長率取值為3-5%oo經過綜合分析，確定預測年的平均人口自然增長率。根據人口預測計算公式：r( = 7? x (1 + z )'其屮：尺代表預測年的人口數r代表基礎年的人口數z代表平均人口增長率1 代表預測年數通過上述公式計算出a各個規劃期的人口總數。2005年a總人口約為125. 2萬人，詳細的人口預測結果見表5. 1-1。a市人口預測表表5.1-1項目2006 年2007 年2008 年20

25、09 年2010 年全市總人口125. 75126. 23126. 71127. 19127.67其中：城鎮人口68. 3268. 5868. 8469. 1069. 36農村人口57.4357. 6557. 875& 0958. 31自然增長率3. 8%o3. 8%o3. 8%o3. 8%o3.8%o5、預測方法綜合應用舉例例全省基礎數據統計表2001 年2002 年2003 年2004 年人口數（萬人）8749. 338848. 298937. 429037. 42地區gdp （億元）10647.711769.713449.916039. 46人均gdp （元）1373014986

26、1721320303. 1移動用戶數（萬戶）2410. 703214.404006. 964773. 87移動用戶普及率（%）27. 55%36. 33%44. 83%59. 46%年均增長率（%）87. 75%67. 51%55. 58%48. 78%需要說明的是b省的流動人口比例很大，考慮資費等原因，流動人口中移動通信使 用者如果在某地居留時間超過半年則會辦理當地移動電話，因此選取人口數吋考慮了流 動人口的影響。（1）人口普及率法根據當地經濟發展、通信發展等實際情況，通過參考類比國內外類似地區通信發展 情況，考慮當地具體情況確定2005-2008年全省移動電話普及率，再根據人口預測數據,

27、計算出2005-2009年全省移動用戶數，具體情況見下表：歷年人口及移動用戶數統計表單位：萬戶2001 年2002 年2003 年2004 年人口數8749. 33884& 298937. 429037. 42用戶數2410. 703214. 404006. 964773. 87普及率27. 55%36. 33%44. 83%59.46%移動通信用戶數預測表單位：萬戶2005 年2006 年2007 年2008 年2009 年人口數9122. 79216.49311.09406. 49501.8普及率61. 1%70. 0%75.4%79. 5%82. 9%用戶數5574. 06451

28、. 57020. 5747& 17878. 1（2）增長趨勢法增長趨勢法是時間序列法的一種，根據歷年移動電話用戶的增長速度，并以每年的 發展數據為基木點參數，總結規律、分析發展趨勢，計算過去歷年移動電話用戶的平均 增長率，并以此作為確定規劃期內的各年增長率的主要參考值，通過各年增長率計算出 2005-2009年全省移動用戶數，其數學表達式為：st 二 so x （1+k）t式中：st預測年（第t年）的移動用戶數；s0基礎年的移動用戶數；k 預測期內平均增長率；t 預測年限。歷年基礎數據及具體預測結果見下表。歷年移動用戶數及增長趨勢統計表單位：萬戶2000 年2001 年2002 年20

29、03 年2004 年用戶數133& 002410. 703214. 404006. 964773. 87年均增長率95. 64%87. 75%67. 51%55. 58%48. 78%移動通信用戶數預測表單位：萬戶2005 年2006 年2007 年2008 年2009 年年均增長率40. 07%37. 45%33. 66%30. 26%27. 26%用戶數5164.9633& 86966. 37384. 07801. 7（3）彈性系數法彈性系數法的基本依據是電信發展的速度與經濟增長速度存在一定的比例關系，其比例系數稱為彈性系數e,有ky二ekg。ky為電信量的增長率；kg為經

30、濟增長率。預測時先收集該地區歷年的電信發展速度與經濟增長速度數據，計算出每年的彈性 系數。具體情況見下表。2000-2003年彈性系數計算表2001 年2002 年2003 年2004 年全省gdp （億元）10647. 711769.713449. 916039. 46經濟增長率kg10. 20%10. 54%14.28%14. 70%全省移動用戶數（萬戶）2410. 73214.44007. 04773. 87電信增長率ky80.17%33. 34%24. 66%21.80%彈性系數e7. 863. 161.731.45然后將歷年的彈性系數進行外推，就可根據該地區擬定的未來經濟增長率推斷岀

31、相應的電信增長率。在電信發展尚未達到飽和的國家或地區，電信的基礎和超前作用明顯, 此時e>1,但當電信發展已進入飽和狀態下，e將明顯下降。假定2005年經濟高速發展, 2006-2008年經濟發展趨勢略微降低。再根據預測的kg值和e值，依據ky二ekg計算出ky的值，并以此計算出全省移動 用戶數，具體預測結果見下表：移動通信用戶數預測表單位：萬戶2005 年2006 年2007 年2008 年2009 年經濟增長率k（；15. 0%14. 0%14. 0%14. 0%14. 0%電信增長率ky16. 8%12. 6%9. 8%7. 0%4. 2%彈性系數e1. 120.900. 700.

32、 500. 30全省移動用戶5698. 16416. 17044. 97538. 07854.6（4）綜合取定結果分析比較三種預測方法的結果，參考相關人員的意見，得出最后取定結果見下表。全省移動通信用戶數預測表單位：萬戶方法2005 年2006 年2007 年2008 年2009 年人口普及率法5574. 06451. 57020. 57478. 17878. 1增長趨勢法5164.9633& 86966. 37384.07801. 7彈性系數法5698.16416. 17044. 9753& 07854. 6綜合取定5478. 06396. 06995. 27434. 378

33、44. 8例2：2001-2005年某地電信業務歷史數據業務類型2001 年2002 年2003 年2004 年2005 年電話用戶數（萬戶）25352647277129303029住宅寬帶用戶數（戶）123315494553077401131582idc業務收入（萬元）58657625129621814723591應用多種方法對歷史數據進行業務預測：2006-2010年某地本地電話用戶數預測單位：萬戶年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年平滑曲線預測法36213985434847125076趨勢曲線預測法38114258470551535600神經網絡預測35383

34、863389543244592博克斯-於金斯預測33274158463951325635加權平均值35744066439748305226某網通住宅寬帶用戶預測單位：戶年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年灰色預測2578384210936877181123165733731神經網絡預測25276247281572657311165221715757博克斯-於金斯預測19688127407371074013504061715757綜合加權值235827422660708344119669820386192006-2010年idc收入預測單位：千元年份2006 年200

35、7 年2008 年2009 年2010 年灰色預測3266948628677307342585305神經網絡預測2808441696544766631977320平滑曲線預測2998641769557016963283564博克斯-詹金斯預測30045475146600485509106029平均加權值30196449026097873721880556、特殊業務預測實例對于國內還沒有開通的電信業務，一般采取經驗類比的方法來進行預測。根據其他 已經開通該業務地區的用戶發展情況來推測本地區該業務的發展趨勢。在這里一般選擇 在經濟環境、人口素質、文化風俗、消費習慣等方面比較接近的地區做為參考對象。

36、常 用的類比指標有：滲透率和市場占有率。例1:iptv發展趨勢類比數據實驗試用階段業務導入階段業務成t階段全球iptv用戶增長率106. 8%81. 7%70. 4%亞洲iptv用戶增長率278%165%78%catv用戶增長率238%225%110%亞洲tptv用戶滲透率0. 2%3. 6%5. 7%注：滲透率二實際使用該業務用戶數/可以開通該業務的用戶數*100%例如：某地區有寬帶用戶1000戶，iptv用戶有100戶。則iptv滲透率=10% 使用iptv業務的用戶必須是寬帶用戶2006-2010某網通寬帶用戶數單位：戶年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年企業

37、lan3704527874941063315138企業xdsl874416398333084794375075家庭寬帶23582742266070834411966982038619互聯網專線42828223144912481442892總計252557452559763637128008821717242006-2010某網通iptv用戶數單位：戶年份2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年寬帶用戶數25255745255976363712800882171724iptv用戶滲透率0. 2%0. 56%3. 6%4. 7%5.7%總計50525342749160164123788例2：預測3g用戶2006-2010年某省移動電話用戶數預測單位：萬戶年份2006