计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
14期
73-75
,共3页
无线通信话务量%最优加权组合预测%自组织映射%神经网络
無線通信話務量%最優加權組閤預測%自組織映射%神經網絡
무선통신화무량%최우가권조합예측%자조직영사%신경망락
针对单个预测模型难以准确刻画无线通信话务量的演变规律,并考虑数据自身的多样性,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的无线通信话务量最优加权组合预测方法.该方法利用SOM神经网络对话务量数据进行自动聚类,并对聚类后的每类数据,分别确定相应最优加权组合预测的权重,进而获得相应的预测值.实验结果表明,所提出方法不仅能提高话务量预测的精度,还能增强预测系统的稳定性.
針對單箇預測模型難以準確刻畫無線通信話務量的縯變規律,併攷慮數據自身的多樣性,提齣瞭基于自組織映射(Self-Organizing Maps,SOM)神經網絡的無線通信話務量最優加權組閤預測方法.該方法利用SOM神經網絡對話務量數據進行自動聚類,併對聚類後的每類數據,分彆確定相應最優加權組閤預測的權重,進而穫得相應的預測值.實驗結果錶明,所提齣方法不僅能提高話務量預測的精度,還能增彊預測繫統的穩定性.
침대단개예측모형난이준학각화무선통신화무량적연변규률,병고필수거자신적다양성,제출료기우자조직영사(Self-Organizing Maps,SOM)신경망락적무선통신화무량최우가권조합예측방법.해방법이용SOM신경망락대화무량수거진행자동취류,병대취류후적매류수거,분별학정상응최우가권조합예측적권중,진이획득상응적예측치.실험결과표명,소제출방법불부능제고화무량예측적정도,환능증강예측계통적은정성.
