【摘 要】
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将径向基函数(RBF)神经网络应用于卫星网络申报趋势分析,构建基于RBF神经网络的趋势量化分析方法,改变当前主要依赖专家经验分析申报趋势的现状,为卫星网络申报趋势的评估提
【机 构】
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国家无线电监测中心,华侨大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91738101),中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室开放基金资助项目(N201708)
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将径向基函数(RBF)神经网络应用于卫星网络申报趋势分析,构建基于RBF神经网络的趋势量化分析方法,改变当前主要依赖专家经验分析申报趋势的现状,为卫星网络申报趋势的评估提供量化指标.首先,梳理当前卫星网络申报的业务特点;然后,对主流预测方法进行分析,提出基于RBF神经网络的申报趋势分析方法;最后,通过实际申报数据进行算法验证.结果表明:文中方法对卫星网络申报趋势的预测误差总体小于20%,对实际申报工作具有指导意义.
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