基于SVM分块回归分析的话务量预测模型

• 作者: 宋俊德 陈蓉
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 话务量分析 预测模型 支持向量机模型 ARMA模型
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 2230-2232,2235
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.07
• 字数: 3017字
• 语种: 中文

摘要

针对话务量的特性,提出了一种基于支持向量机分块回归分析的话务量预测模型,将话务量按日期分为工作日话务量、周末话务量进行建模,采用不同的模型预测相应的话务量.实验结果证明了该模型的有效性,相比传统的ARMA模型获得了更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋俊德	北京邮电大学电子工程学院	215	1839	22.0	36.0
2	陈蓉	电子科技大学中山学院电子工程系	1	14	1.0	1.0