基于先验簇复杂回声状态网络的话务量预测
提出一种基于先验簇复杂回声状态网络的移动通信话务量预测模型.目前,具有小世界、无尺度等特性的复杂网络已被应用于回声状态网络储备池的构建,并获得了较标准回声状态网络储备池更优的回声状态特性和非线性表达能力.在此基础上,针对具有多周期特性的话务量序列预测问题,以功率谱分析的结果作为先验知识,在复杂回声状态网络储备池中构建具有差异性的多个子簇,以期形成对不同频率成分具有表达能力的功能簇.采用中国移动真实数据测试表明,该方法由于考虑了不同周期因素对预测建模的影响,获得了较标准回声状态网络、均匀簇复杂回声状态网络等方法更高的预测精度;以对比方法中实际效果较好的复杂回声状态网络为参照,该方法在齐齐哈尔、大庆、双鸭山市某小区上预测误差分别下降25%、21%和11%;能够为移动通信网络拥塞、覆盖和干扰等问题提供决策支持.
话务量预测、先验知识、回声状态网络、复杂网络、功能簇
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TP391(计算技术、计算机技术)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金200923021 10013;教育部高等学校新世纪优秀人才基金NCET-1 0-0062;中国移动通信集团黑龙江有限公司科技发展项目[2008]1891
2012-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2190-2197