本文作者：李勇平；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2008年32期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：误差反向传播神经网络(BPNN)由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中。然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果,而遗传算法(GA)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。本文针对影响电信业务收入的主要因素,将BP神经网络与遗传算法有机结合起来,建立了相应的遗传神经网络模型用于电信业务收入预测,并利用实际数据进行效果验证。实验表明,该预测模型具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于BP神经网络模型,而且具有良好的泛化性。
【论文正文预览】：一、引言电信业务预测是通信网络分阶段建设规划的前提条件,同时也是规划期电信业务量和收入估算的必要条件之一。预测方法的选择直接关系到预测目标的实现和预测结果的精确程度。近年来人工神经网络技术和遗传算法逐渐得到预测科学工作者的重视,误差反向传播(BP)神经网络已
【文章分类号】：F626;F224
【稿件关键词】：遗传神经网络电信业务收入预测
【参考文献】:
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