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ISSN: 2333-9721
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用p-bp预测网络模型预测通信网络指标

Keywords: 神经网络,时间序列分析,机器学习

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Abstract:

?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。

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