基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京聯(lián)通GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)的開題報(bào)告

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京聯(lián)通GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)的開題報(bào)告一、問題背景及研究意義GSM（GlobalSystemforMobileCommunications）是目前全球應(yīng)用最為廣泛的手機(jī)通信標(biāo)準(zhǔn)之一，其話務(wù)量的預(yù)測(cè)對(duì)中國電信市場(chǎng)的未來發(fā)展具有非常重要的意義。據(jù)統(tǒng)計(jì)，北方地區(qū)的城市車站、地鐵站等地經(jīng)常出現(xiàn)大量市民使用手機(jī)撥打電話或上網(wǎng)的情況，這時(shí)GSM系統(tǒng)的話務(wù)量就會(huì)明顯增加。因此，在保證系統(tǒng)正常工作的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)和規(guī)劃系統(tǒng)的話務(wù)量是北方地區(qū)運(yùn)營商穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。當(dāng)前，國內(nèi)外普遍采用統(tǒng)計(jì)分析方法來進(jìn)行GSM話務(wù)量的預(yù)測(cè)，但該方法存在以下問題：一是能力有限，無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系；二是需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；三是時(shí)效性較差，更改系統(tǒng)參數(shù)后，需要重新進(jìn)行分析和建模?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的話務(wù)量預(yù)測(cè)模型可以有效地解決上述問題，因?yàn)樗軌蛱幚碡S富的數(shù)據(jù)類型、適用于非線性問題、在較短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京聯(lián)通GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)的研究具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。二、研究目的本研究旨在探索一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京聯(lián)通GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)模型，以提高預(yù)測(cè)精度和效率。具體研究目的如下：1、通過對(duì)GSM話務(wù)量和相關(guān)因素進(jìn)行分析，確定建模因素及其重要性排序。2、選擇合適的數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的清洗、缺失值的處理等。3、設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話務(wù)量預(yù)測(cè)模型，包括輸入層、隱層、輸出層等。4、通過模型的訓(xùn)練和測(cè)試，進(jìn)行話務(wù)量預(yù)測(cè)，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析。5、對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)精度和效率。三、研究內(nèi)容及方法1、數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理本研究將采用北京聯(lián)通近幾年的GSM話務(wù)量數(shù)據(jù)，并結(jié)合相關(guān)因素（如天氣、節(jié)假日等），進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的清洗、臟數(shù)據(jù)的剔除和缺失值的處理等。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立基于前期分析，本研究將設(shè)計(jì)一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于話務(wù)量預(yù)測(cè)，其中輸入層包括所有建模因素，隱層采用Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，輸出層為預(yù)測(cè)值。采用交叉熵作為損失函數(shù)，通過梯度下降法進(jìn)行反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。3、模型的評(píng)估和分析本研究將通過不同的性能指標(biāo)（如均方誤差、相關(guān)系數(shù)等）對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和分析，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行探討，同時(shí)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以提高模型的預(yù)測(cè)精度和效率。四、論文結(jié)構(gòu)與時(shí)間安排本研究將采用以下結(jié)構(gòu)：第一章：緒論第二章：北京聯(lián)通GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)的基本理論2.1GSM話務(wù)量預(yù)測(cè)的概述2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在話務(wù)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用第三章：數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)的來源與采集3.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理第四章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型設(shè)計(jì)4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)優(yōu)化第五章：預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與評(píng)估5.1模型預(yù)測(cè)結(jié)果的分析與評(píng)估5.2模型預(yù)測(cè)的客觀性分析第六章：結(jié)論與展望6.1結(jié)果總結(jié)6.2未來工作展望時(shí)間安排：第一、二周：確定研究主題和意義，撰寫開題報(bào)告。第三周：數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理。第四、五周：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，包括模