神经网络在移动话务量预测中的应用研究

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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。
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