近年来中国移动通信用户规模增长很快,网络优化已成为移动通信运营商日常的重要工作之一.GSM/GPRS网络优化智能决策支持系统是针对中国移动的GSM/GPRS网络和中国联通的GSM网络而开发的辅助网优人员进行日常网络优化的智能软件.无线信号场强预测和网络优化数据管理是GSM/GPRS网络优化智能决策支持系统的重要组成部分.精确的场强预测是覆盖控制和频率优化的关键.网优数据管理部分是整个系统运行的基础.该文介绍了传统流水线回归神经网络络(Pipelined Recurrent Neural Networks,PRNN)的网络结构,给出了该神经网络的梯度下降算法.进一步该文扩展了传统PRNN的网络结构,使其适用于动态系统辨识,并提出一种基于最小二乘法的PRNN训练学习算法.通过所给多个动态系统辨识例子仿真试验表明,改进后的PRNN较之传统基于梯度下降学习算法的PRNN在网络学习收敛速度和数据预测精度等方面都有一定程度提高.利用改进型PRNN,我们设计实现了自适应蜂窝移动通信网络场强预测系统,并将其应用于GSM/GPRS移动通信网络优化中.对网优数据管理技术,该文主要从网优数据库系统设计过程的需求分析、概念数据库设计、逻辑数据库设计和物理数据库设计等几方面展开.最后,简要介绍了数据格式转换中导入导出的实现过程.