本文選題：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 遺傳算法�。� 參考：《計算機工程與科學(xué)》2017年03期

【摘要】：準(zhǔn)確地對通信用戶規(guī)模進行預(yù)測對于通信運營商的決策具有十分重要的意義,而現(xiàn)有的常規(guī)預(yù)測方法存在預(yù)測誤差較大、預(yù)測速率低等問題。研究一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信用戶規(guī)模預(yù)測模型。為了使得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測性能更優(yōu),使用梯度下降算法與遺傳算法混合對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)優(yōu)化,提高預(yù)測模型收斂效率。實例分析表明,使用本文研究的混合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)的預(yù)測模型。同時,在預(yù)測速度上也具有較大的優(yōu)勢。
[Abstract]:It is very important to accurately predict the size of communication users for the decision of communication operators. However, the existing conventional prediction methods have some problems such as large prediction error and low prediction rate. A prediction model of communication user size based on RBF neural network is studied. In order to improve the prediction performance of RBF neural network, the gradient descent algorithm and genetic algorithm are used to optimize the parameters of RBF neural network to improve the convergence efficiency of prediction model. The case study shows that the prediction results of the hybrid RBF neural network are obviously superior to those of other traditional models. At the same time, the prediction speed also has a great advantage.
【作者單位】： 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：F623;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1819848