用P-BP预测网络模型预测通信网络指标

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摘要：结合某通信企业业务数据的特点，为其通信网络数据预测业务建立了一套通用的P-BP预测网络模型。它以时间序列分析为建模依据和指导，并改变BP神经网络的学习方法，提出BP-L网络用作模型中挖掘数据依赖性的工具，它的预测精度、运算速度、泛化能力明显高于BP网络。此外，P-BP模型能依据历史数据自动计算最合适的预测阶数；根据业务数据特点设计的消除非平稳因素的方法，使其在平稳化的同时能很好地提高并行运算性能；用区间估计过滤异常数据，具有较强的抗干扰能力，能适应实际的工作环境。用业务数据测试该模型，得到了快速的、非常精确的预测效果和完备的预测值置信区间。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94832X/200607/22121519.html

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关键词：网络模型 模型预测 通信网 时间序列分析 BP神经网络 神经网络 时间序列分析 机器学习