遗传神经网络在电信业务收入预测中的应用研究

误差反向传播神经网络(BPNN)由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中。然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果,而遗传算法(GA)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。本文针对影响电信业务收入的主要因素,将BP神经网络与遗传算法有机结合起来,建立了相应的遗传神经网络模型用于电信业务收入预测,并利用实际数据进行效果验证。实验表明,该预测模型具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于BP神经网络模型,而且具有良好的泛化性。