基于Elman神经网络的移动通信系统智能预测方法.pdf

本文主要探讨了移动通信系统在复杂多变环境下的挑战以及如何利用Elman神经网络进行智能预测，特别是针对中断概率(Outage Probability, OP)的预测。OP是衡量移动通信系统性能的重要指标，它反映了通信链路出现故障或失效的可能性。在实时处理复杂事件时，准确预测OP对于保障通信系统的稳定性和可靠性至关重要。 Elman神经网络是一种具有反馈机制的递归神经网络，它引入了短时记忆单元，能够在时间序列数据上进行建模，因此特别适合处理动态系统中的预测问题。在移动通信系统中，OP受到多种因素的影响，如信号衰落、多径传播、干扰等，这些因素随时间和空间的变化都可能导致OP的波动。 文章首先推导了OP的精确闭合表达式，这是进行性能预测的基础。然后，将Elman神经网络与其他预测方法，包括径向基函数(RBF)神经网络、局部加权线性回归(LWLR)和小波神经网络(WNN)，进行了对比。通过Monte Carlo模拟实验，验证了所提出的Elman神经网络预测方法在OP性能预测上的优越性，能更准确地预测出通信系统的中断概率，从而为系统优化和资源调度提供有力支持。 此外，文章还提到了国家自然科学基金项目和福建省相关项目的资助，这表明该研究得到了学术界和资金的支持，具有较高的研究价值和实际应用前景。未来的研究可能进一步探索深度学习和强化学习等先进技术在移动通信系统OP预测中的应用，以提升预测精度和应对更加复杂的通信环境。 基于Elman神经网络的移动通信系统OP性能预测方法是一种有效的解决策略，它利用神经网络的动态学习能力，对通信系统在复杂环境中的性能变化进行准确预测，有助于提升移动通信系统的整体性能和用户体验。同时，该研究也为我们理解如何利用智能算法处理通信领域的预测问题提供了新的视角。