基于改进的网格搜索SVR的话务预测模型

• 作者: 覃锡忠 贾振红 郭美丽 陈丽
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 节假日话务预测 支持向量回归机 改进的网格搜索法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 707-712
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5142字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.04.023

摘要

话务预测是整个通信保障工作的基础,其预测精度决定了整个规划的合理性和科学性.而节假日话务量,具有历史样本量较小和非线性强的特点,传统的预测方法很难实现精确的预测.支持向量机在解决小样本和非线性问题时表现出许多特有的优势.提出了一种改进的网格搜索法和交叉验证法对支持向量回归机(SVR)参数优化选择,并对节假日忙时话务进行预测,并与BP神经网络、基本的SVR和网格搜索SVR三种预测模型进行比较.而且用免疫算法和粒子群算法优化SVR参数与本文算法作比较来预测普通日子的话务量.实验结果表明,基于改进的网格搜索SVR预测精度高、耗时少、稳定性强,具有很好的实用性和推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
2	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
3	陈丽		14	40	3.0	5.0
4	郭美丽	新疆大学信息科学与工程学院	1	13	1.0	1.0