基于神經(jīng)網(wǎng)絡的北京聯(lián)通GSM話務量預測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的GSM話務量預報，并研究了各因素對話務量的影響。論文完成的主要工作如下：
　　 （1）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的GSM長期話務量預測：分析了影響話務量的多方面因素，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了GSM話務量預報模型，通過仿真試驗對多組網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和多種訓練方法進行了性能對比，最終確定了網(wǎng)絡模型，取得了較為理想的長期話務量預報結(jié)果。
　　 （2）研究了各個因素對GSM話務量的影響：發(fā)現(xiàn)了各個因素對話務量的影響，分析

2、了各因素的重要程度，并確定了關鍵因素。針對各因素對話務量的不同影響，采用MATLAB對模型進行了仿真實現(xiàn)，確定了網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和訓練函數(shù)。
　　 （3）基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡對GSM短期話務量進行了預測：研究了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡算法，通過選取適當?shù)妮斎牒洼敵鰯?shù)據(jù)，并通過訓練與仿真，使GSM短期話務量達到了較好的的預報結(jié)果。
　　 準確的預測可以防止由于話務量過大造成的話務擁塞、接通率等問題。網(wǎng)絡話務量預測有利于GSM通信網(wǎng)絡的

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