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正文以“华夏航天高科技团体公司经营销售平台湾旅客服重心经营处置体例”这一名目动作接洽后台,深刻调查研究话务量猜测题目的国表里接洽近况,对准话务量汗青数据呈随机性、非线性的特性,建立反向传递(Back Propagation,BP)神经搜集话务量猜测模子,并应用主因素领会本领(Principal Components Analysis,PCA)对模子举行优化。 正文从课题后台动身,在举行洪量话务量数据领会的普通上,将接洽题目归纳为非线性功夫序列猜测题目。对准这一题目,归纳商量话务量猜测接洽范围的百般接洽本领,开始采用BP神经搜集模子举行话务量猜测。之后贯串话务量数据的周期性与关系性特性,证明了简单沿用神经搜集算法不实用于话务量猜测题目的因为,并提出运用主因素领会算法对猜测模子举行矫正的基础战略。而后运用如实数据在仿真软硬件中考证了模子的灵验性,并采用两个有代办性的模子,经过对这三种模子猜测本能的比拟,正文模子的出色性得以展现。结果,按照课题诉求开拓出用来呼唤重心本质话务量猜测处事的体例软硬件。该体例的安排与实行进程在正文正文局部的结果一章以笔墨和图片的情势灵巧地表露出来。 正文创办性地将主因素领会本领引入话务量猜测范围,并令人合意地与BP神经搜集算法给予贯串。同声,将此新模子升华为体例软硬件,在话务量猜测的本质运用范围中具备精确的表面引导与试验意旨。
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