基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测

• 作者: 兰娇 覃锡忠 贾振红 陈丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 211-214
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0148

摘要

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。

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	兰娇	新疆大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
4	陈丽		14	40	3.0	5.0