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移动网络最差小区数据挖掘分析与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
移动通信网络中,最差小区的存在会影响整个网络的性能指标.应用孤立点分析中的基于偏离的检测方法进行移动网络分析,对描述小区某方面的性能特征的CFC(call final code)指标与性能指标,进行分析和量化,偏离性能特征指标的小区即为此类性能差的小区,进而给出了移动通信网络中最差小区的数据挖掘分析方法和功能描述,所得结论利于优化网络工作,提高网络运行性能指标. 相似文献
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介绍了基因表达式编程方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出了一种基于动态变异算子的改进的GEP算法--IGEP(improved GEP)算法.动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度.还对算法进行了复杂度和收敛性分析.最后设计了一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明该算法优越于经典GEP算法,非常有效且具有较广泛的通用性. 相似文献
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基因表达式编程(GEP)是将进化的遗传操作和个体的适应度评价相分离的进化模型,具有比遗传编程快2-4个数量级能力.邮电业务量是反映经济发展的重要指标之一,其预测技术得到了广泛的研究,主要工作包括:阐述了GEP基本原理,以及GEP进行时间序列分析的基本方法;运用了GEP技术,对邮电业务总量进行建模研究,并进行了预测检验和分析.实验结果表明,基于GEP得到的邮电业务总量模型有较好的泛化能力,在测试数据上平均相对误差为4.44%. 相似文献
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在基因表达式编程(gene expression programming,简称GEP)中,由于不同问题得到的适应度-距离相关系数(fitness-distance correlation,简称FDC)值很相近,所以难以用FDC预测GEP求解不同问题的进化难度.为了解决该问题,提出了态势模型及其区间密度指标来预测GEP的进化难度.主要工作包括:(1)提出了GEP染色体之间的距离和态势模型的新概念;(2)提出了态势模型中的区间密度指标;(3)从动力学角度证明了态势模型是对GEP原搜索空间的一种映射,并且该映射保持了种群在原搜索空间中移动的动力学性质;(4)分析了用态势模型区间密度预测GEP进化难度的合理性;(5)用实验验证了区间密度能够准确预测GEP求解问题的进化难度. 相似文献
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介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP算法,动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度,对算法进行了复杂度和收敛性分析。设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明,该算法优于经典GEP算法,具有较广泛的通用性。 相似文献
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针对3G网络中主动监控和对性能指标数据进行预测的需要,提出了基于中值滤波的高斯回归模型的网络性能指标预测方法,将高斯回归模型与中值滤波法相融合,对样本空间中的性能指标数据先进行中值滤波预处理,再对处理过的数据进行高斯回归预测,预测结果作为主动告警机制的预测曲线。仿真实验结果表明,相对于其他预测方法,基于中值滤波的高斯过程预测结果更加有效,生成的预测曲线更精确,为3G及以上网络进行主动监控确定更有效的阈值提供理论依据。 相似文献
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为深入理解基于复杂网络和人类行为动力学的移动通信网络中的规律,文中分析了移动通信网络中人与人之间联系次数和规律的特点。基于复杂网络基础知识,结合人类行为动力学的特性,提出了一个"活跃度"的新概念,构建一个基于人类行为动力学的移动通信复杂网络模型。最后,根据复杂网络统计属性—自然演化和数据来预测和验证通话网络的发展趋势,抽象出一个通话网络节点拓扑稳定连接图,为网络未来的发展的预测奠定了基础,促进了对移动通信网络的演化的进一步研究。 相似文献
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在移动通信系统中,频率资源一直是非常有限的,故频率的规划在移动通信网络的规划中非常重要,如果对网络进行整体规划时频率规划得不好,会造成整个网络建成或扩容后某些性能指标比较差的结果.CDMA技术的发展,为移动通信的资源提供了另一个维度,这就是码资源,无论是TD-SCDMA系统还是WCDMA、CDMA2000系统,由于无一例外地采用了CDMA技术.由于不同系统采用的制式和技术不同,所需要的频率资源特性和能提供的码字特性各不相同.本文将针对TD-SCDMA系统的频率规划划方法进行阐述,用于帮助了解TD-SCDMA频率资源分配的特点,并用于指导工程的使用. 相似文献
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一种改进的GEP方法及其在演化建模预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为了提高预测的准确性,结合基于突变算子的基因表达式和一种基于群体搜索技术的演化算法,提出了改进的GEP方法,并用其对数据进行演化建模。实例测试的结果表明,使用改进的GEP方法得到的模型要优于GP和单纯的GEP方法得到的模型,本方法具有良好的拟合度和预测精度。 相似文献