《表2 归一化处理样例：基于BP神经网络的4G话务预测方法研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于BP神经网络的4G话务预测方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

（1） 确定输入层和输出层的神经元个数。根据话务特征模型，将时间、ECI、是否工作日、RRC连接数、上/下PRB利用率、上/下行流量，小区自忙时平均E-RAB流量共9个特征数据，作为输入层的9个神经元。中间层采用1个隐含层结构，设置12个神经元。输出层为9个向量。在Matlab中使用函数mapminmax进行归一化处理。将矩阵的每一行处理成[0，1]区间，如表2所示。