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题名基于改进PSO算法优化LS-SVR的话务量预测
被引量：3
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作者
张杰
贾振红
覃锡忠
陈丽
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团新疆有限公司
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期35-36,共2页
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基金
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(项目编号:XJM2011-11)
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文摘
为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-SVR模型对移动话务量进行预测。与标准LS-SVR预测算法和PSO优化后的LS-SVM算法进行比较,实验结果表明,本文的预测方法具有更好的收敛性和更高的预测精度。
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关键词
粒子群优化算法
最小二乘支持向量回归机
话务量预测
超参数
预测精度
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Keywords
particle .swarm op, tirnition .algorithm
leadt squaressuport vector regression
t lephone traffic focastmg
hyper paramneteri pr.etiction accacy
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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