多因素影响下的忙时话务量预测方法的研究

• 作者: 李江豹 盛磊 覃锡忠 贾振红 陈丽
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 多因素 粒子群算法 最小二乘支持向量机 话务量预测 泛化能力
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 4320字
• 语种: 中文

摘要

为了提高节假日移动话务量的预测精度，提出了一种基于多因素影响的忙时话务量预测方法。首先对忙时话务量进行相关性分析，得到4个影响话务量的重要因子，然后把4个因子与忙时话务量训练数据一起作为输入变量，最后用改进的具有非线性惯性权重的粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型进行预测。实验结果表明该预测模型有更高的预测精度和较强的泛化能力。

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	李江豹	新疆大学信息科学与工程学院	2	5	2.0	2.0
5	盛磊		7	19	3.0	4.0