吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2011年
2期
97-101
,共5页
话务量%神经网络%预测模型
話務量%神經網絡%預測模型
화무량%신경망락%예측모형
针对现有预测模型在话务量发展趋势变化、新技术新业务引入后模型失效、预测精度下降等问题,提出一种基于神经网络和事件样本库的智能预测方法.该方法具有自学习功能,可根据预测误差自动调整预测参数并更新事件样本,对话务量趋势变化、事件影响程度变化及新事件的发生具有持续自适应能力.仿真结果表明,该预测方法能有效降低预测误差,与现有方法相比,话务量的预测精度提高了6.57%\.
針對現有預測模型在話務量髮展趨勢變化、新技術新業務引入後模型失效、預測精度下降等問題,提齣一種基于神經網絡和事件樣本庫的智能預測方法.該方法具有自學習功能,可根據預測誤差自動調整預測參數併更新事件樣本,對話務量趨勢變化、事件影響程度變化及新事件的髮生具有持續自適應能力.倣真結果錶明,該預測方法能有效降低預測誤差,與現有方法相比,話務量的預測精度提高瞭6.57%\.
침대현유예측모형재화무량발전추세변화、신기술신업무인입후모형실효、예측정도하강등문제,제출일충기우신경망락화사건양본고적지능예측방법.해방법구유자학습공능,가근거예측오차자동조정예측삼수병경신사건양본,대화무량추세변화、사건영향정도변화급신사건적발생구유지속자괄응능력.방진결과표명,해예측방법능유효강저예측오차,여현유방법상비,화무량적예측정도제고료6.57%\.
