蜂窝网络话务量的分布情况很大程度上影响着基站选址及容量分配、频率复用方案的制定以及功率优化的设置等工作。若能定量地进行话务分布预测，在话务分布预测图的基础上布站并进行频率优化和功率优化，就可将系统的干扰降至最低以获得尽可能大的系统容量，既能满足高密度区的话务需求又能避免资源浪费。话务热点检测是蜂窝网络网络优化中另一个重要问题。鉴于蜂窝网络用户的移动特性，蜂窝网络中的业务往往呈现时间、空间上的不均衡性。在某个时间段内某些区域的话务密度很大，这样的区域叫做话务热点。话务热点区域在面积比较小的区域内占用大量的载频资源，容易使网络产生容量瓶颈，增加同频干扰和邻频干扰。在话务分布预测的基础上进行话务热点检测，在话务热点区域进行有针对性的网络优化，可以做到网络故障的主动预防。　　 本文针对蜂窝网络中的话务分布预测问题和话务热点检测问题，提出了话务分布预测模型及其求解算法、话务热点检测算法，并对移动终端的定位问题作了有益的探索。本文的主要内容和创新点如下：⑴建立了一种直接利用测量报告进行话务分布预测的数学模型及其求解算法并用程序实现。话务分布预测模型以最优化理论为依据，将测量报告中记录的移动终端接收到的来自各天线的无线信号场强与覆盖预测得到的目标区域内各处无线信号场强进行对比，通过对两者场强误差的分析来确定移动终端上报测量报告的位置，把测量报告的定位位置不断进行统计累加后，进而可以得到话务分布图；⑵提出了一种利用邻区支持数据进行话务分布预测的算法并用程序实现。根据某天线主控小区内各处所探测到的邻区天线名称的不同，将该主控小区进行聚类划分。通过邻区支持数据中各邻区天线名称及其出现的统计次数与主控小区各聚类中的邻区天线名称进行对比，将邻区支持数据中邻区出现的统计次数按照利用邻区支持数据进行话务分布预测的算法分配到个聚类中，进而得到话务分布图；⑶在话务分布预测结果的基础上，本文引入了模式识别的思想，提出了一种滑动窗口的方法检测话务热点，给出了相应的求解算法并做了程序实现。该算法能快速检测出城市规模内的话务热点地区。