基于数据挖掘的电信故障分类及回归预测

• 作者: 张延华 王洋
• 来源期刊: 中国电子科学研究院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 SVC SVR 电信故障预测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 617-622
• 页数: 6页
• 分类号: TN915|TP393
• 字数: 4336字
• 语种: 中文

摘要

基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张延华	北京工业大学电子信息与控制工程学院	67	429	10.0	17.0
2	王洋	北京工业大学电子信息与控制工程学院	7	30	3.0	5.0