【摘 要】
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为了改进传统HMM模型存在的过学习的问题,文章将ANN算法与HMM模型相结合,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM模型的缺陷.并将其运用到无线移动通
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为了改进传统HMM模型存在的过学习的问题,文章将ANN算法与HMM模型相结合,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM模型的缺陷.并将其运用到无线移动通信忙时话务量的预测中,而且首次将短信数据、用户数据等影响话务量的相关因素纳入考虑,结果表明:ANNHMM模型在综合考虑多种因素的情况下具有良好的预测效果.
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