[發明專利]一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法

有效

• 申請號: 201110328755.0
• 申請日: 2011-10-25
• 公開（公告）號: CN102395135A
• 公開（公告）日: 2012-03-28
• 發明（設計）人: 錢蕾;趙晨;江政輝;趙超;袁欽;盛利
• 申請（專利權）人: 江蘇省郵電規劃設計院有限責任公司
• 主分類號: H04W16/22
• 分類號: H04W16/22;H04L12/24;G06N3/08
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 胡建華

1.一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)獲取一地區若干個月內的VLR用戶數以及電信業務中對VLR用戶數有影響的5個指標，包括：移動公司市場占有率、移動電話普及率、每月節假日天數、居民可支配收入及常駐人口數；

(2)建立灰色系統模型神經網絡；

(3)對灰色系統模型神經網絡進行訓練和測試；

(4)利用通過測試的灰色系統模型神經網絡來預測一地市的VLR用戶數。

2.根據權利要求1所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，步驟(1)中包括對VLR用戶數以及5個指標的數據歸一化到0和1之間的歸一化過程。

3.根據權利要求1所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，所述灰色系統模型神經網絡包括四層，第一層有1個神經元，第二層有1個神經元，第三層有6個神經元，第四層有1個神經元；

第一層的神經元為月份序列，第二層的神經元為網絡參數初始值，第三層6個神經元為第一層月份序列中對應月份的VLR用戶數以及對應5個指標，第四層為輸出的預測的VLR用戶數。

4.根據權利要求3所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，第一層次中，對月份序列進行建模，將月份序列數據轉化為微分方程；

灰色系統模型神經網絡的傳遞函數使用累加的指數函數。

5.根據權利要求1所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，步驟(3)，所述的對神經網絡進行訓練和測試是，將檢測數據分為兩部分，前70％～90％的月份數據用來訓練網絡，后10％～30％的月份數據用來檢驗網絡；對網絡反復訓練，當預測值與實際值間誤差小于0.1時，停止訓練，開始預測。

6.根據權利要求1或5所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，所述的神經網絡的訓練是采用灰色系統算法進行訓練。

7.根據權利要求1或5所述的一種基于灰色系統模型神經網絡的VLR用戶數預測方法，其特征在于，在步驟(4)中，利用通過訓練的神經網絡進行預測時，先將檢測數據歸一化到0和+1之間再進行輸入，并將網絡運算后的輸出值進行反歸一化后得到VLR用戶數的預測值。