【摘 要】
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移动通信话务量的准确预测对于提高网络的性能，增进终端用户体验均具有重要的意义。支持向量机作为一种新的机器学习方法其可以有效地应对小样本、非线性等问题。然而支持向量
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移动通信话务量的准确预测对于提高网络的性能，增进终端用户体验均具有重要的意义。支持向量机作为一种新的机器学习方法其可以有效地应对小样本、非线性等问题。然而支持向量机的训练参数对基于其所构建的预测模型的精度具有决定性的影响，因此本文选取具有全局优化能力的蚁群算法进行参数搜索优化过程，通过对某市移动通信话务量的数据进行试验仿真，结果显示该方法在预测精度及时效性方面具有较好的性能。
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