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發(fā)視頻基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信用戶規(guī)模預(yù)測(cè)模型
2017-11-22 |
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資料介紹
準(zhǔn)確地對(duì)通信用戶規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)于通信運(yùn)營(yíng)商的決策具有十分重要的意義，而現(xiàn)有的常規(guī)預(yù)測(cè)方法存在預(yù)測(cè)誤差較大、預(yù)測(cè)速率低等問(wèn)題。研究一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信用戶規(guī)模預(yù)測(cè)模型。為了使得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)性能更優(yōu)，使用梯度下降算法與遺傳算法混合對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)模型收斂效率。實(shí)例分析表明，使用本文研究的混合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，在預(yù)測(cè)速度上也具有較大的優(yōu)勢(shì)。
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