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基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测
被引量：
1
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作者
晏新祥
邓磊
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夏晓燕
覃锡忠
贾振红
常春
王浩
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期23-24,共2页
为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,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RBF神经网络方法...
为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,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RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速度更快。
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关键词
话务量
预测
速度
变异的
粒子
群
—rbf
神经网络
算法
:
预测
精度
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职称材料
题名
基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测
被引量：
1
1
作者
晏新祥
邓磊
夏晓燕
覃锡忠
贾振红
常春
王浩
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期23-24,共2页
基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目
文摘
为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,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RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速度更快。
关键词
话务量
预测
速度
变异的
粒子
群
—rbf
神经网络
算法
:
预测
精度
Keywords
traffic forecast
velocity mutation particle swarm optimization and radial basic function（VMPSO-
rbf
） neural network algorithm
forecast accuracy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测
晏新祥
邓磊
夏晓燕
覃锡忠
贾振红
常春
王浩
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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