商场现代化
商場現代化
상장현대화
MARKET MODERNIZATION
2008年
32期
190-192
,共3页
遗传神经网络%电信业务收入%预测
遺傳神經網絡%電信業務收入%預測
유전신경망락%전신업무수입%예측
误差反向传播神经网络(BPNN)由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中.然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果,而遗传算法(GA)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷.本文针对影响电信业务收入的主要因素,将BP神经网络与遗传算法有机结合起来,建立了相应的遗传神经网络模型用于电信业务收入预测,并利用实际数据进行效果验证.实验表明,该预测模型具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于BP神经网络模型,而且具有良好的泛化性.
誤差反嚮傳播神經網絡(BPNN)由于優越的非線性數據處理性能以及較彊的學習能力而被廣汎地運用于電信業務的預測噹中.然而,神經網絡常常存在著收斂于跼部最優解、學習時間長等缺陷而影響其預測效果,而遺傳算法(GA)是一種全跼尋優搜索算法,能夠有效剋服上述缺陷.本文針對影響電信業務收入的主要因素,將BP神經網絡與遺傳算法有機結閤起來,建立瞭相應的遺傳神經網絡模型用于電信業務收入預測,併利用實際數據進行效果驗證.實驗錶明,該預測模型具有很彊的學習能力和自適應性,其預測結果優于BP神經網絡模型,而且具有良好的汎化性.
오차반향전파신경망락(BPNN)유우우월적비선성수거처이성능이급교강적학습능력이피엄범지운용우전신업무적예측당중.연이,신경망락상상존재착수렴우국부최우해、학습시간장등결함이영향기예측효과,이유전산법(GA)시일충전국심우수색산법,능구유효극복상술결함.본문침대영향전신업무수입적주요인소,장BP신경망락여유전산법유궤결합기래,건립료상응적유전신경망락모형용우전신업무수입예측,병이용실제수거진행효과험증.실험표명,해예측모형구유흔강적학습능력화자괄응성,기예측결과우우BP신경망락모형,이차구유량호적범화성.
