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基于自适应最优模糊逻辑系统的移动通信话务预测
被引量：
6
1
作者
杨苹
陈武
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期66-69,共4页
移动通信话务数据具有强非线性,传统的预测技术很难准确预测其变化规律.文中根据移动通信话务量的特点,对移动通信话务数据进行分块建模———采用最近邻模糊聚类算法对周期分量模块进行建模,采用线性回归方法对趋势分量模块进行建模,...
移动通信话务数据具有强非线性,传统的预测技术很难准确预测其变化规律.文中根据移动通信话务量的特点,对移动通信话务数据进行分块建模———采用最近邻模糊聚类算法对周期分量模块进行建模,采用线性回归方法对趋势分量模块进行建模,并据此设计了一种智能型的自适应最优模糊逻辑话务预测系统,进而对广东某地区的话务数据进行了预测.现场调试结果表明,该预测系统能有效预测移动通信的话务量.
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关键词
话
务
预测
最近邻
模
糊聚类
话务建模
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职称材料
题名
基于自适应最优模糊逻辑系统的移动通信话务预测
被引量：
6
1
作者
杨苹
陈武
机构
华南理工大学电力学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期66-69,共4页
文摘
移动通信话务数据具有强非线性,传统的预测技术很难准确预测其变化规律.文中根据移动通信话务量的特点,对移动通信话务数据进行分块建模———采用最近邻模糊聚类算法对周期分量模块进行建模,采用线性回归方法对趋势分量模块进行建模,并据此设计了一种智能型的自适应最优模糊逻辑话务预测系统,进而对广东某地区的话务数据进行了预测.现场调试结果表明,该预测系统能有效预测移动通信的话务量.
关键词
话
务
预测
最近邻
模
糊聚类
话务建模
Keywords
traffic forecasting
first closest fuzzy clustering
traffic modeling
分类号
TB114.2 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应最优模糊逻辑系统的移动通信话务预测
杨苹
陈武
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
6
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