基于 VMPSO-BP 神经网络的话务量预测

• 作者: 常春 晏新祥 王浩 覃锡忠 贾振红
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 话务量预测 速度变异的粒子群-BP 神经网络算法 预测精度
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 业务与系统
• 页码范围: 96-98
• 分类号: TP18.1
• 字数: 2346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2011.01.037

摘要

为了更快速、准确地预测移动话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与 BP 算法相结合,形成速度变异的粒子群-BP(VMPSO-BP)神经网络算法,用以训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测.与传统 BP 神经网络方法和 PSO-BP 神经网络方法相比较,并且通过实验数据的分析以及对预测结果地比较,速度变异的粒子群-神经网络预测方法精度更高,收敛速度更快,从而更好地实现了对移动话务量地预测.

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	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
4	常春		20	101	6.0	9.0
5	王浩		25	88	6.0	8.0