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基于SOM的无线通信话务量最优加权组合预测
被引量:
3
1
作者
魏静
李恒超
范平志
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第14期73-75,共3页
针对单个预测模型难以准确刻画无线通信话务量的演变规律,并考虑数据自身的多样性,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的无线通信话务量最优加权组合预测方法。该方法利用SOM神经网络对话务量数据进行自动聚类,并...
针对单个预测模型难以准确刻画无线通信话务量的演变规律,并考虑数据自身的多样性,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的无线通信话务量最优加权组合预测方法。该方法利用SOM神经网络对话务量数据进行自动聚类,并对聚类后的每类数据,分别确定相应最优加权组合预测的权重,进而获得相应的预测值。实验结果表明,所提出方法不仅能提高话务量预测的精度,还能增强预测系统的稳定性。
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关键词
无线通信话务量
最优加权组合预测
自组织映射
神经网络
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职称材料
题名
基于SOM的无线通信话务量最优加权组合预测
被引量:
3
1
作者
魏静
李恒超
范平志
机构
西南交通大学信息编码与传输重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第14期73-75,共3页
基金
北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室资助
文摘
针对单个预测模型难以准确刻画无线通信话务量的演变规律,并考虑数据自身的多样性,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的无线通信话务量最优加权组合预测方法。该方法利用SOM神经网络对话务量数据进行自动聚类,并对聚类后的每类数据,分别确定相应最优加权组合预测的权重,进而获得相应的预测值。实验结果表明,所提出方法不仅能提高话务量预测的精度,还能增强预测系统的稳定性。
关键词
无线通信话务量
最优加权组合预测
自组织映射
神经网络
Keywords
wireless communication traffic
combined prediction with optimal weight
self-organizing maps(SOM)
neural network
分类号
TN915.07 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOM的无线通信话务量最优加权组合预测
魏静
李恒超
范平志
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
3
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