【摘 要】
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为了更快速、准确地预测移动话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与BP算法相结合,形成速度变异的粒子群—BP(VMPSO-BP)神经网络算法,用以训练神经网络,从而优化了神
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国移动新疆分公司
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为了更快速、准确地预测移动话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与BP算法相结合,形成速度变异的粒子群—BP(VMPSO-BP)神经网络算法,用以训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与传统BP神经网络方法和PSO-BP神经网络方法相比较,并且通过实验数据的分析以及对预测结果地比较,速度变异的粒子群—神经网络预测方法精度更高,收敛速度更快,从而更好地实现了对移动话务量地预测。
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