山东通信技术
山東通信技術
산동통신기술
SHANGDONG COMMUNICATION TECHNOLOGY
2008年
1期
9-12
,共4页
话务量%预测%神经网络
話務量%預測%神經網絡
화무량%예측%신경망락
如何准确及时地预测话务量,是目前移动通信运营商关注的焦点.神经网络具有自组织、自适应和自学习的能力,能较好地处理时间序列中的多因素、不确定性和非线性等问题.BP(Back-Propagation Network)网络是神经网络中最重要的算法.本文在BP网络的标准算法研究的基础上,针对日话务量突发性和随机性的特点,引入了一种改进的BP网络算法.实例分析表明,这种算法具有较高的预测精度.
如何準確及時地預測話務量,是目前移動通信運營商關註的焦點.神經網絡具有自組織、自適應和自學習的能力,能較好地處理時間序列中的多因素、不確定性和非線性等問題.BP(Back-Propagation Network)網絡是神經網絡中最重要的算法.本文在BP網絡的標準算法研究的基礎上,針對日話務量突髮性和隨機性的特點,引入瞭一種改進的BP網絡算法.實例分析錶明,這種算法具有較高的預測精度.
여하준학급시지예측화무량,시목전이동통신운영상관주적초점.신경망락구유자조직、자괄응화자학습적능력,능교호지처리시간서렬중적다인소、불학정성화비선성등문제.BP(Back-Propagation Network)망락시신경망락중최중요적산법.본문재BP망락적표준산법연구적기출상,침대일화무량돌발성화수궤성적특점,인입료일충개진적BP망락산법.실례분석표명,저충산법구유교고적예측정도.
