电信行业小波神经网络预测模型的研究与应用

"基于电信行业小波神经网络模型的应用 (2012年)" 本文是2012年发表于《吉林大学学报（信息科学版）》的一篇工程技术论文，由李雷撰写，主要探讨了如何利用小波神经网络模型对电信行业的业务总量和用户数量进行精确预测。该研究受到国家自然科学基金的资助。 小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合了小波理论和神经网络技术的预测模型。在传统的神经网络中，通常采用Sigmoid等激活函数，但小波神经网络则使用小波函数作为转移函数。小波函数具有多分辨率分析能力，能够更好地捕捉数据的局部特征，尤其适合处理非线性、不规则或有突变的数据，如电信行业的业务数据。 在本文中，作者首先分析了历年来的电信业务总量和各类用户数，以理解其变化趋势和模式。然后，建立了小波神经网络模型来预测未来的业务量和用户数。为了提高预测精度，作者对模型进行了优化，具体包括两方面：一是选择合适的小波基，以适应不同时间尺度和频率成分的电信数据；二是改进了自适应学习速度和参数初始化策略。通过优化这些参数，可以更有效地寻找全局最优解，避免陷入局部最小值，并加快了算法的收敛速度。 关键词涉及小波神经网络、电信行业、参数初始化、经济预测和自适应学习速度，这表明研究的核心是利用小波神经网络的特性解决电信行业的预测问题，并通过调整网络学习过程中的关键参数来提升预测性能。 中图分类号“TP391”表明这是属于计算机科学技术领域，文献标识码“A”则表示这是一篇应用型的研究文章。结合以上信息，我们可以得出结论，这篇论文为电信行业的运营规划和市场预测提供了一种新的、有效的方法，对于理解复杂数据模式和制定未来业务策略具有重要意义。