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一种代价敏感学习方法在电信业流失预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
根据已有的流失预测方法,提出新的流失预测方法解决数据挖掘中的非对称错分代价问题.该方法以传统C4.5决策树算法为基准分类器,融合代价调整方法实现代价敏感学习.相比之下,C4.5决策树算法仅是基于样本错分代价相同假定,建立了一种错分率最低而非总错分代价最低的预测模型.基于某电信企业的客户数据,及流失客户和非流失客户代价非对称的实际,实证研究结果表明,CS-C4.5通过调整流失类和非流失类样本的比例,大大降低了传统分类算法的样本错分总代价.该方法对于提高电信企业的核心竞争力具有重要的现实意义. 相似文献
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耿悦敏 《广东技术师范学院学报》2007,(10):28-30
传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳,虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题,但样本的数量又影响了神经网络的泛化能力,神经网络集成的方法较好地解决了这一问题.在运用智能计算技术建立BP网络的基础上,再利用Bagging算法构造神经网络的集成模型.用珠江三角洲天河水文站的数据进行训练和预测,结果表明,基于Bagging算法的神经网络集成的预测不仅解决了样本数据量少、偏差大、不确定性的问题,而且比单一神经网络具有更强的泛化能力,预测更为可靠. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2015,(8):44-48
现有的贝叶斯网络模型选择的各种评价准则中,评价准则最为常用.然而在大样本前提下近似推导得到的准则,在基于小样本条件下进行贝叶斯网络模型选择时,得到的网络过于稀疏,网络连通性不足.而准则在小样本条件下学习贝叶斯网络,选择出的网络往往比较复杂.针对这一情况,本文通过引入调整因子,将与准则的惩罚项进行加权,提出了评价准则,从而提高了小样本情况下贝叶斯网络模型选择的效果.理论分析和实验结果反映了改进的准则的合理性和有效性. 相似文献
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近年来由于电信行业的飞速发展,各电信运营商的网络规模和质量的差距日益缩小,从而更加激化了相互之间的竞争,为了争取更多的用户.数据通信网(DCN)作为基础电信运营商通信管理网(TMN)的支撑网络平台,得到了前所未有的重视.如何建设一个稳定,安全,高效率的数据通信网络成为各运营商要解决的首要问题.本文将以DCN的网络现状为例,从其网络结构,业务功能等方面对DCN的建设架构和发展作一浅析. 相似文献
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利用MATLAB编程软件,分别建立BP神经网络和AR模型,采用全国出生率,死亡率,老年抚养率等9个指标作为样本,分别对BP网络和AR模型进行训练,预测5年后的人口数量.结果表明这两种方法预测人口均是可行的,效果较好,误差很小,但是AR模型较适合线性预测,而BP网络适合较非线性预测. 相似文献
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王焱 《桂林师范高等专科学校学报》2006,20(2):150-153,156
应用RBF(Radial Basis Function, 径向基函数)人工神经网络进行电力系统短期负荷预测.考虑了天气、经济、节假日等因素对电网负荷的影响,将负荷按照每周各日分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日.在预测前还对原始数据中的伪数据进行剔除,提高了预测的精确度.利用从湖南省双峰电力局收集到的负荷数据进行网络模型的训练,所得结果表明了RBF网络对于负荷预测是有效性的. 相似文献
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为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型。首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测。实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20%,算法收敛性也提高约15%。该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用。 相似文献
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随着我国电信行业的迅速发展和通信市场的不断扩大，用户对通信网络的依赖不断加强。各种新业务的开通以及电信设备存在的多样性，对电信网络质量的提高及网络的维护提出了越来越高的要求。各种通信网如固定电话网和移动电话网的规模在不断扩大，作为各通信网的支撑网——七号信令网， 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(21)
随着我国电信网络的不断发展,其服务也逐渐呈现出多样化趋势,使得网络传输的数据类型也日益复杂,同时流量规模较之以往有了大幅的提高.在此情况下,电信网络运营维护方式必须予以加强和改进,由以往基于被动统计的检测方式转变为主动针对具体性能指标进行监测的模式,对网络中出现的异常情况进行快速的排查和解决.本文提出一种基于SVM技术和同点时间序列模型的网络异常点动态检测机制,对电信网络置信区间的异常点进行实时化监测.通过仿真实验证明,该方法有效地提高了电信网络异常点的识别速度,具有一定的推广价值. 相似文献
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本文利用智能网的原理结构, 对惠州市通信网络状况的实际情况进行了系统分析,并基于SCP 平台进行了设计, 提出了比较优化的设计模型及实例. 相似文献
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司徒毅 《广东轻工职业技术学院学报》2009,8(4):1-4
电信运营商通过分析各个时间段、各个具体区域、热点区域的历史话务数据,能够对未来一段时间的话务量进行预测,从而提供面向运营商管理层的决策支持。因此,采用合适的方法对话务量进行准确预测,无论对于话务短期均衡,还是对于网络规划都有一定的帮助。本文将短期预测的代表方法——自回归求和滑动平均（Autoregressive Integrated Moving Average Model,简称ARIMA）模型应用于话务分析,并与往常使用的指数拟合趋势线方法进行对比,实验结果表明ARIMA预测精度较高。 相似文献
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出生性别比的统计质量控制 总被引：1，自引：0，他引：1
本文试图突破"出生人口性别比计算必须依据大样本"的观点.在限定条件下,采用小样本推断方法,借助统计质量控制,对出生人口性别进行实时统计分析。 相似文献
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盛鸿宇 《北京工业职业技术学院学报》2009,8(4):8-11,16
通过采用对无线传感器网络技术的研究,利用无线传感器网络技术的低功耗、自组织、短距离无线传输技术等特点和功能,综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式数据处理技术和通信技术,将采集监测点的数据通过无线方式传连到终端,解决了有线连接传感器方式系统成本和现场维护的困难,同时解决了在高压环境下传感器节点成本高、功耗高、稳定性差、寿命低的问题。 相似文献
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张肖梅 《实验室研究与探索》2011,30(9):97-99
配煤是选煤厂改善和稳定煤质的重要方法。在选煤厂配煤中,配煤煤质的准确预测是至关重要的,由于配煤的多种煤质指标与各组分的单煤种之间并非简单的加权关系,而是具有复杂的非线性关系。根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,采用Elman神经网络建立配煤煤质的预测模型。结果表明,Elman神经网络能够实现配煤煤质的预测,在实际工作中具有一定参考价值和指导意义。 相似文献
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微博热点话题预测是一类小样本、不确定性的复杂预测问题,传统线性方法不能刻画微博热点话题的变化规律,神经网络存在过拟合、泛化能力不强等缺陷.为了提高微博热点话题的预测精度,提出了一种改进量子粒子群(QPSO)算法优化LSSVM的微博热点话题预测模型(MQPSO-LSSVM).首先采用MQPSO算法优化LSSVM的参数,然后将优化后的LSSVM对微博热点话题变化趋势进行建模,最后选取具体微博热点话题数据进行仿真实验.实验结果表明,MQPSO-LSSVM提高了微博热点话题的预测精度,预测结果具有一定实用价值. 相似文献
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朱孟华 《临沂师范学院学报》2001,23(2):101-103
人类即将进入网络化时代，计算机和电信技术对人类正在产生深刻的影响。面对高校的网络环境，大部分大学生对网络的态度正处于由上网前的神秘感到上网后的信息感的过渡阶段。也可以说他们对网络充满了爱与恨相交织的矛盾感情。 相似文献