改进的BP算法对移动用户行为预测的研究

陈春玲; 陈红; 余瀚

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改进的BP算法对移动用户行为预测的研究

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摘要

针对BP神经网络算法存在容易陷入局部极值、收敛速度慢、寻优精度低等问题,采用改进的PSO算法和GA算法对BP神经网络算法进行优化.对PSO算法中惯性权重公式进行改进,重新调整速度更新公式,提高算法稳定性.优化后期,引入GA算法的交叉、变异操作来扩大粒子的搜索空间以提高粒子的多样化,避免粒子过早收敛到局部解,从而提高BP神经网络算法的精度.采用改进后的BP神经网络模型对移动用户行为进行预测.实验结果表明,改进后的网络模型可以有效地提高移动用户行为预测的准确率和实效性,发掘出用户的行为特征和使用业务的规律,在一定程度上可为移动通信网络的质量优化和市场运营提供理论依据,帮助网络运营商提升网络服务水平.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第7期|178-181186|共5页
作者
陈春玲; 陈红; 余瀚;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210003;

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210003;

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210003;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
BP神经网络算法; PSO算法; GA算法; 行为预测;

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