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基于神经网络的北京联通GSM话务量预测的开题报告一、问题背景及研究意义GSM（GlobalSystemforMobileCommunications）是目前全球应用最为广泛的手机通信标准之一，其话务量的预测对中国电信市场的未来发展具有非常重要的意义。据统计，北方地区的城市车站、地铁站等地经常出现大量市民使用手机拨打电话或上网的情况，这时GSM系统的话务量就会明显增加。因此，在保证系统正常工作的基础上，预测和规划系统的话务量是北方地区运营商稳定发展的关键因素之一。当前，国内外普遍采用统计分析方法来进行GSM话务量的预测，但该方法存在以下问题：一是能力有限，无法处理复杂的数据关系；二是需要耗费大量的时间和精力进行数据分析；三是时效性较差，更改系统参数后，需要重新进行分析和建模。基于神经网络的话务量预测模型可以有效地解决上述问题，因为它能够处理丰富的数据类型、适用于非线性问题、在较短时间内进行预测。因此，基于神经网络的北京联通GSM话务量预测的研究具有重要的理论意义和实践价值。二、研究目的本研究旨在探索一种基于神经网络的北京联通GSM话务量预测模型，以提高预测精度和效率。具体研究目的如下：1、通过对GSM话务量和相关因素进行分析，确定建模因素及其重要性排序。2、选择合适的数据集，对数据进行预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。3、设计基于神经网络的话务量预测模型，包括输入层、隐层、输出层等。4、通过模型的训练和测试，进行话务量预测，并对预测结果进行评估和分析。5、对模型进行改进和优化，提高预测精度和效率。三、研究内容及方法1、数据的采集和预处理本研究将采用北京联通近几年的GSM话务量数据，并结合相关因素（如天气、节假日等），进行数据预处理，包括数据的清洗、脏数据的剔除和缺失值的处理等。2、神经网络模型的建立基于前期分析，本研究将设计一个三层BP神经网络模型用于话务量预测，其中输入层包括所有建模因素，隐层采用Sigmoid函数作为激活函数，输出层为预测值。采用交叉熵作为损失函数，通过梯度下降法进行反向传播算法进行训练。3、模型的评估和分析本研究将通过不同的性能指标（如均方误差、相关系数等）对模型进行评估和分析，对预测结果进行探讨，同时对模型的参数进行优化和改进，以提高模型的预测精度和效率。四、论文结构与时间安排本研究将采用以下结构：第一章：绪论第二章：北京联通GSM话务量预测的基本理论2.1GSM话务量预测的概述2.2神经网络的基本原理2.3神经网络在话务量预测中的应用第三章：数据的采集与预处理3.1数据的来源与采集3.2数据的预处理第四章：神经网络模型的建立4.1BP神经网络的模型设计4.2神经网络模型的训练方法4.3神经网络的模型参数优化第五章：预测结果的分析与评估5.1模型预测结果的分析与评估5.2模型预测的客观性分析第六章：结论与展望6.1结果总结6.2未来工作展望时间安排：第一、二周：确定研究主题和意义，撰写开题报告。第三周：数据的采集与预处理。第四、五周：神经网络模型的建立，包括模

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