| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第9页 |
| ·目前GSM话务量主要研究方法 | 第9-11页 |
| ·研究的思路和方法 | 第11-12页 |
| ·本文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 人工神经网络 | 第13-34页 |
| ·神经网络概述 | 第13-18页 |
| ·神经网络的定义、特点及应用 | 第13-14页 |
| ·神经网络发展 | 第14-15页 |
| ·人工神经元模型 | 第15-18页 |
| ·BP算法及性能分析 | 第18-25页 |
| ·BP网络数学模型的建立 | 第19-22页 |
| ·BP算法原理分析 | 第22-25页 |
| ·BP网络的性能分析 | 第25-28页 |
| ·BP网络的主要缺陷 | 第25页 |
| ·BP网络存在缺陷的原因分析 | 第25-28页 |
| ·BP算法的实现步骤 | 第28-31页 |
| ·BP网络的算法改进 | 第31-34页 |
| ·学习率η的选取及其对BP网络性能的影响 | 第31-33页 |
| ·动量因子α对网络性能的改善 | 第33-34页 |
| 第三章 基于BP神经网络的GSM长期话务量预测 | 第34-55页 |
| ·TCH话务量定义 | 第34页 |
| ·移动电话话务量影响因素分析 | 第34-39页 |
| ·用户数 | 第35-36页 |
| ·节日、假日 | 第36-37页 |
| ·春节 | 第37页 |
| ·北京地区气候状况 | 第37-38页 |
| ·资费政策变化 | 第38-39页 |
| ·训练样本的选择 | 第39-40页 |
| ·数据的预处理 | 第40-41页 |
| ·BP网络结构的确定 | 第41-43页 |
| ·隐含层数和层内节点数的确定 | 第42-43页 |
| ·激活函数的选取 | 第43页 |
| ·BP训练函数的选择 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络仿真试验和结果分析 | 第44-47页 |
| ·BP网络仿真 | 第44-47页 |
| ·结果分析 | 第47页 |
| ·各因素对话务量的影响 | 第47-51页 |
| ·出账用户数对话务量的影响 | 第48-49页 |
| ·月均气温对话务量的影响 | 第49页 |
| ·月降水量对话务量的影响 | 第49-50页 |
| ·工作日、休息日天数对话务量的影响 | 第50-51页 |
| ·(寒暑假)假期天数对话务量的影响 | 第51页 |
| ·对神经网络仿真过程的改进 | 第51-55页 |
| ·BP网络结构确定 | 第52页 |
| ·BP神经网络仿真试验和结果分析 | 第52-55页 |
| 第四章 基于Elman神经网络的GSM短期话务量预测 | 第55-63页 |
| ·Elman神经网络结构与算法 | 第55-57页 |
| ·网络结构 | 第55-56页 |
| ·算法简介 | 第56-57页 |
| ·基于Elman神经网络的短期话务量预测模型 | 第57-61页 |
| ·网络输入、输出节点的选取 | 第57-59页 |
| ·网络输入样本的归一化处理 | 第59页 |
| ·神经网络隐含层节点数的确定 | 第59-60页 |
| ·网络参数的选择 | 第60-61页 |
| ·仿真研究 | 第61-62页 |
| ·周话务量预测系统建模 | 第61-62页 |
| ·预测结果分析 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |