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题名一种改进的隐马尔科夫模型对话务量的预测
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作者
张冬玲
覃锡忠
陈丽
盛磊
贾振红
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机构
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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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期43-44,47,共3页
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基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(项目编号:XJM2011-11)
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文摘
为了改进隐马尔科夫(HMM)和模糊集(Fuzzy)综合模型(HMM-Fuzzy模型)存在的过学习的问题,提出了将人工神经网络算法(ANN)与HMM-Fuzzy模型相结合的算法,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM-Fuzzy模型的缺陷,并提高了隐马尔科夫的识别能力。并将其运用到无线移动通信话务量的预测中,而且首次将短信数据,用户数据等影响话务量的相关因素考虑进去,结果表明:ANN-HMM-Fuzzy模型在综合考虑多种因素的情况下具有预测精度高,耗时少的特点。
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关键词
话务量预测
ann—hmm—fuzzy模型
影响因素
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Keywords
traffic prediction
ann- hmm- fuzzy Models
influence factors
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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