基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的手機短信業(yè)務流量研究與預測.pdf

1、手機短信業(yè)務(SMS)流量是具有較大市場價值和商機、可以深入挖掘的資源。在短信業(yè)務快速變化發(fā)展進程中，目前對流量缺乏較完整、系統(tǒng)的研究，從而帶來諸如移動業(yè)務管理混亂、運營成本增加、效益偏低，難以根據(jù)市場需求較為有效地深入了解熱點業(yè)務發(fā)展現(xiàn)狀和競爭形式等一系列問題，一定程度上影響了移動業(yè)務的發(fā)展。在此背景需求下，較為有效地開展手機短信業(yè)務流量的研究與預測，對解決移動業(yè)務發(fā)展過程中出現(xiàn)的一系列問題有著較大意義。可以說，對手機短信業(yè)務流量較為

2、完整系統(tǒng)的研究與預測，存在著為提高移動市場競爭力和經(jīng)濟效益、實現(xiàn)移動通信企業(yè)可持續(xù)發(fā)展、拓展計算機科學技術應用領域提供參考途徑的可能性。本文正是對這些可能性進行探討。 目前，一些預測手機短信業(yè)務流量的基本方法在不斷開發(fā)與研究中。例如，基于經(jīng)典統(tǒng)計學理論建立的市場調(diào)查計算法、專家經(jīng)驗評估法等流量定性預測方法；基于短信業(yè)務平臺的統(tǒng)計預測法；基于時間序列的灰色系統(tǒng)預測法(GSF)、自回歸移動平均法(ARMA)等幾種定量預測方法和人工神

3、經(jīng)網(wǎng)絡方法(ANN)。這些方法在找出短信業(yè)務流量未來的變化規(guī)律，使流量序列原本的無規(guī)律變成有較強規(guī)律性，進而獲得未來流量數(shù)據(jù)方面比較成功，實用性比較好。但這些方法也一般涉及一些較復雜技術，預測的準確性及推廣度不是很好，在對流量數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定準確的定量預測方面存在一定困難。 本文介紹了手機短信業(yè)務流量發(fā)展的現(xiàn)狀、課題研究背景及意義，論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于手機短信流量研究與預測的可能性及理論意義，介紹了短信流量預測技術指標及流量預測影

4、響因素，重點介紹了流量隨時間變化的周期性、規(guī)律性、隨機性、相關性、非線性等本質(zhì)特征以及流量預測的基本方法，并提出了結(jié)合時間序列分析的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的流量預測思路。介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的功能特點、BP神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)分析中的強大作用以及時間序列預測理論。 本文從附加動量系數(shù)和改進學習率自行調(diào)節(jié)公式、性能函數(shù)、轉(zhuǎn)移函數(shù)等方面，嘗試采用一種基于改進BP算法(MSASBP算法)的結(jié)合時間序列分析方法的比較有效的系統(tǒng)來對短信業(yè)務流量走勢進行

5、實例預測驗證。分析了中間層層數(shù)。根據(jù)短信業(yè)務流量的分布特性，通過流量預測時段間隔和時間粒度的較合理選取，即依據(jù)過去2個月短信流量歷史數(shù)據(jù)，預測未來1個月的數(shù)據(jù)，確定輸入層、輸出層神經(jīng)元個數(shù)分別為8和4。確定可能適用于短信業(yè)務流量預測的MSASBP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型。應用MATLAB軟件的相關函數(shù)與方法，以2006年1月到2008年10月的流量歷史數(shù)據(jù)，訓練、仿真、測試檢驗基于MSASBP網(wǎng)絡的手機短信業(yè)務流量預測系統(tǒng)的效果。并分析與比較實驗結(jié)