基于神经网络与eTOM信息模型的电信计划预测研究

摘要

为了解决综合多种因素对于电信计划预测的影响问题,提出将神经网络与eTOM(enhance Telecom Operations Map)信息模型结合的解决方法.电信计划预测需要采集多个不同专业系统的信息,基于TMF(Telecom Management Forum)提出的eTOM的流程,在电信计划预测需求分析的基础上用UML语言对该信息模型进行了描述,提出数据采集的建议.另外电信计划预测需要综合各种影响因素,在分析了产品消费量、服务质量、用户数量、设备性能、收入、投资等因素影响后,提出基于BP神经网络预测方法.结合电信计划案例,给出电信计划预测的神经网络模型设计,并以一个城市的电信计划预测的真实情况为例,通过对预测仿真结果的分析,验证了方法的精确性与有效性.