期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于SVM分块回归分析的话务量预测模型
被引量：
10
1
作者
陈蓉
宋俊德
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2230-2232,2235,共4页
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...
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。
展开更多
关键词
话务量分析
预测模型
支持向量机模型
ARMA模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM分块回归分析的话务量预测模型
被引量：
10
1
作者
陈蓉
宋俊德
机构
电子科技大学中山学院电子工程系
北京邮电大学电子工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2230-2232,2235,共4页
文摘
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。
关键词
话务量分析
预测模型
支持向量机模型
ARMA模型
Keywords
communication traffic analysis
forecasting model
Support Vector Machines （SVM） model
ARMA model
分类号
TP393.07 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM分块回归分析的话务量预测模型
陈蓉
宋俊德
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
