基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测

发布时间：2018-06-05 19:57

  本文选题：BP神经网络模型 + 极大重叠离散小波变换　； 参考：《郑州大学学报(工学版)》2013年03期

【摘要】：引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.
[Abstract]:The concept of maximal overlapping discrete wavelet transform is introduced to decompose the total number of postal and telecommunication services by using the multi-resolution analysis of the maximal overlapping discrete wavelet transform. Then, the smooth term and detail item are modeled and predicted by wavelet neural network model. Finally, the prediction value of the total number of post and telecommunications services is reconstructed. The data test results show that this method can achieve multi-step prediction, and the prediction accuracy of the total volume of post and telecommunications services is higher than that of wavelet neural network model or BP neural network model.
【作者单位】： 燕山大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51175448) 河北省教育厅科学研究计划项目(2009159)
【分类号】：F606;F224

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本文编号：1983237