基于聚类和支持向量机的话务量预测模型
기우취류화지지향량궤적화무량예측모형
Traffic Forecasting Model Based on Clustering and Support Vector Machine
  • 万方数据
    控制工程 공제공정
    CONTROL ENGINEERING OF CHINA
    2009年 2期 195-198 ,共4页

    陈电波%徐福仓%吴敏

    진전파%서복창%오민

    话务量%预测模型%模糊C均值聚类%支持向量机 話務量%預測模型%模糊C均值聚類%支持嚮量機
    화무량%예측모형%모호C균치취류%지지향량궤
    针对利用单因素时问序列模型进行话务量预测的不足,建立基于模糊C均值(FCM)聚类和支持向量机(SVM)的多元回归话务量预测模型.模型使用FCM算法对话务量的原始样本集聚类,选择与待预测样本特征最相似的样本子集作为训练集.使用SVM训练样本,通过决策回归函数预测话务量.实际话务量数据验证表明,该方法较周期时间序列和神经网络预测方法具有更高的预测精度和泛化能力.
    침대이용단인소시문서렬모형진행화무량예측적불족,건립기우모호C균치(FCM)취류화지지향량궤(SVM)적다원회귀화무량예측모형.모형사용FCM산법대화무량적원시양본집취류,선택여대예측양본특정최상사적양본자집작위훈련집.사용SVM훈련양본,통과결책회귀함수예측화무량.실제화무량수거험증표명,해방법교주기시간서렬화신경망락예측방법구유경고적예측정도화범화능력.
    원문보기 원문다운로드 사이트로이동
저자의 최근 논문