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作者

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检索条件"主题词=epsilon-insensitive support vector machine regression"

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详细简洁

排序：

Modelling of Web Domain Visits by Radial Basis Function Neural Networks and support vector machine regression 1

引用

12th INNS EANN-SIG International Conference (EANN 2011)/7th IFIP 12 5 International Conference (AIAI 2011)

作者： Olej, Vladimir Filipova, Jana Univ Pardubice Fac Econ & Adm Inst Syst Engn & Informat Pardubice 53210 Czech Republic

ISBN: (数字)9783642239601

ISBN: (纸本)9783642239601;9783642239595

The paper presents basic notions of web mining, radial basis function (RBF) neural networks and epsilon-insensitive support vector machine regression (epsilon-SVR) for the prediction of a time series for the website of the University of Pardubice. The model includes pre-processing time series, design RBF neural networks and epsilon-SVR structures, comparison of the results and time series prediction. The predictions concerning short, intermediate and long time series for various ratios of training and testing data. Prediction of web data can be benefit for a web server traffic as a complicated complex system.

关键词： Web mining radial basis function neural networks epsilon-insensitive support vector machine regression time series prediction

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