基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测

• 作者: 夏晓燕 常春 晏新祥 王浩 覃锡忠 贾振红 邓磊
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 光通讯与网络
• 页码范围: 23-24
• 分类号: TP18
• 字数: 2437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2011.04.012

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
2	晏新祥	新疆大学信息科学与工程学院	2	6	1.0	2.0
3	邓磊		9	37	5.0	5.0
4	夏晓燕		9	74	5.0	8.0
5	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
6	常春		20	101	6.0	9.0
7	王浩		25	88	6.0	8.0