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基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测
1
作者
兰娇
覃锡忠
+1 位作者
贾振红
陈丽
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第20期211-214,共4页
为了提高运营商节假日忙时话务量的预测精度,通过分析各节假日忙时话务量数据的特点,提出基于改进半监督支持向量机预测算法。该方法采用基于图形拉普拉斯算子的半监督学习算法来变形训练支持向量回归机的核矩阵。针对图形拉普拉斯算子...
为了提高运营商节假日忙时话务量的预测精度,通过分析各节假日忙时话务量数据的特点,提出基于改进半监督支持向量机预测算法。该方法采用基于图形拉普拉斯算子的半监督学习算法来变形训练支持向量回归机的核矩阵。针对图形拉普拉斯算子计算量较大的问题,采用Nystrom算法对其进行优化。仿真结果表明,提出的算法有较好的泛化能力和较高的预测精度。
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关键词
节假日忙时话务预测
支持向量回归机
半监督学习
图形拉普拉斯算子
Nystrom算法
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职称材料
题名
基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测
1
作者
兰娇
覃锡忠
贾振红
陈丽
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第20期211-214,共4页
基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(No.XJM2011-11)
文摘
为了提高运营商节假日忙时话务量的预测精度,通过分析各节假日忙时话务量数据的特点,提出基于改进半监督支持向量机预测算法。该方法采用基于图形拉普拉斯算子的半监督学习算法来变形训练支持向量回归机的核矩阵。针对图形拉普拉斯算子计算量较大的问题,采用Nystrom算法对其进行优化。仿真结果表明,提出的算法有较好的泛化能力和较高的预测精度。
关键词
节假日忙时话务预测
支持向量回归机
半监督学习
图形拉普拉斯算子
Nystrom算法
Keywords
holidays busy traffic forecasting
Support Vector Regression(SVR)machine
semi supervised learning
graph Laplacian
Nystrom algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测
兰娇
覃锡忠
贾振红
陈丽
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
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