基于神经网络的话务量预测

• 作者: 孙涛 张金生 李健 王惠东 邓波
• 来源期刊: 成都信息工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Elman神经网络 话务量预测 预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 518-521
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1742.2008.05.010

摘要

话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的.以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的.经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李健	四川大学电子信息学院	120	605	14.0	20.0
2	邓波	四川大学电子信息学院	13	75	5.0	8.0
3	孙涛	四川大学电子信息学院	6	44	4.0	6.0
4	张金生	四川大学电子信息学院	1	20	1.0	1.0
5	王惠东	四川大学电子信息学院	1	20	1.0	1.0