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J-GLOBAL ID：201902236305870834   整理番号：19A1729339

BPニューラルネットワークに基づく4Gトラヒック予測手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on 4G traffic forecasting method based on BP neural network

著者 (3件)： Liu Jianqiang (中国移動通信集団广東有限公司,广州,510623) ,  Huang Haihui (中国移動通信集団广東有限公司,广州,510623) ,  Lu Nanchang (中国移動通信集団广東有限公司,广州,510623)
資料名： Dianxin Gongcheng Jishu yu Biaozhunhua  (Dianxin Gongcheng Jishu yu Biaozhunhua)
巻： 32  号： 6  ページ： 48-53  発行年： 2019年 
JST資料番号： C4212A  ISSN： 1008-5599  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、常用される予測アルゴリズムは主に移動平均法と指数平滑法であり、一定の精度で言う傾向予測を達成できるが、短期のトラヒックの周期性変化、例えば潮汐効果などのシーンに対して、伝統的な予測アルゴリズムにはある程度の欠陥がある。BPニューラルネットワークアルゴリズムを用い,より精密でインテリジェントな予測を行い,潮汐搬送波スケジューリングのためのアルゴリズムを提供した。本論文では,BPニューラルネットワークを発話予測に適用し,モデルの予測性能を評価した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動平均法 ,  指数平滑法 ,  *予測 ,  スケジューリング ,  発話 ,  アルゴリズム ,  *交通予測 ,  搬送波 ,  モデル ,  潮汐
準シソーラス用語： 予測性能 ,  周期性 ,  予測アルゴリズム ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  波浪,潮流  (DC06040R) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  トラヒック ,  予測手法