【摘 要】
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话务预测是整个通信保障工作的基础，其预测精度决定了整个规划的合理性和科学性。而节假日话务量，具有历史样本量较小和非线性强的特点，传统的预测方法很难实现精确的预测。支持
【机 构】
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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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话务预测是整个通信保障工作的基础，其预测精度决定了整个规划的合理性和科学性。而节假日话务量，具有历史样本量较小和非线性强的特点，传统的预测方法很难实现精确的预测。支持向量机在解决小样本和非线性问题时表现出许多特有的优势。提出了一种改进的网格搜索法和交叉验证法对支持向量回归机（SVR）参数优化选择，并对节假日忙时话务进行预测，并与BP神经网络、基本的SVR和网格搜索SVR三种预测模型进行比较。而且用免疫算法和粒子群算法优化SVR参数与本文算法作比较来预测普通日子的话务量。实验结果表明，基于改进的网格搜索sV
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