首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   1篇
  免费   0篇
综合类   1篇
  2008年   1篇
排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
电信话务量预测是移动通信运营分析的一个很重要的问题,通过话务量预测,运营商可以方便地做出有针对性的决策。支持向量机(support Vector Machine或SVM)是vapnik等人在统计学习理论(statistical Learning Theory或SLT)基础上提出的一种新的通用学习方法。这种方法改变了传统的经验风险最小化原则,是针对结构风险最小化原则提出的。将支持向量机应用于电信话务量预测,在非线性回归分析中显示了良好的性能,有效地实现了有限样本数据的分析预测,保证了较好的精确性和推广性,体现了很好的泛化能力。  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号