LIBSVM回归算法在话务预测中的应用

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LIBSVM回归算法在话务预测中的应用

开发与研究 | 更新时间：2026-04-20

- LIBSVM回归算法在话务预测中的应用
- Application of LIBSVM regression algorithm in traffic prediction
- 电信工程技术与标准化 2014年27卷第9期页码：80-83
- 作者机构：
  
  福建省邮电规划设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2014.09.017
  中图分类号： TN929.5
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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[1]钟坛旺,林昭语.LIBSVM回归算法在话务预测中的应用[J].电信工程技术与标准化,2014,27(09):80-83.

钟坛旺, 林昭语. Application of LIBSVM regression algorithm in traffic prediction[J]. 2014, 27(9): 80-83.
[1]钟坛旺,林昭语.LIBSVM回归算法在话务预测中的应用[J].电信工程技术与标准化,2014,27(09):80-83. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2014.09.017.

钟坛旺, 林昭语. Application of LIBSVM regression algorithm in traffic prediction[J]. 2014, 27(9): 80-83. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2014.09.017.

话务量预测在工程规划建设中有重要的意义

但常用的预测方法总体准确率不高

而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能。本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练

之后用60个样本点作为测试数据

验证LIBSVM模型的预测性能

并对结果进行均方误差和平均相对误差的指标评价分析。

Traffic prediction has an important significance in the project

overall accuracy is not high by some common methods

but the LIBSVM algorithm shows good performance quality in solving the regression problems. This paper takes the samples as LIBSVM model training

basing on the early busy traffi c of H city for 587 consecutive days

and verify the predicted performance of LIBSVM model by testing data for following 60 samples. Finally

analyzes the results by the methods of evaluation error and average relative error.

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