复高斯小波核函数的支持向量机研究

针对基于常用核函数的支持向量机在非线性系统参数辨识及预测方面的不足之处,构建了一种新的核函数——复高斯小波函数核函数。首先证明了新构建的核函数的正确性,即满足Mercy条件,表明其可以作为核函数;然后构建基于该核函数的支持向量机,并将该支持向量机用于非线性系统的辨识和未知部分的预测。通过与常用核函数构建的支持向量机的仿真结果进行对比,验证了该方法的正确性和有效性。

基于支持向量机的多因素话务量预测研究

提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测,故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理,用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低,用支持向量机的模型来改善预测结果,选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。