[00254572]基于ELM的网络信息热点预测系统和方法
交易价格：
面议
所属行业：
网络
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710200772.3
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
科小易
进入空间
所在地：福建厦门市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于ELM的网络信息热点预测系统和方法，包括：采集待测网络信息热点的历史点击率数据，构成网络信息热点的学习样本；对网络信息热点数据的延迟时间τ和嵌入维m进行估计，并对网络信息热点数据进行变换，得到训练样本和测试样本；采用极限学习机器训练网络信息热点样本，训练过程中，采用Cholesky分解方法对极限学习机器的权值βL进行最优求解；利用极限学习机器的权值βL，建立网络信息热点的预测模型；利用预测模型，对网络信息热点的测试样本进行预测；本发明的技术方案使得对网络信息热点进行预测时，实时性良好，并且结果理想。
本发明公开了一种基于ELM的网络信息热点预测系统和方法，包括：采集待测网络信息热点的历史点击率数据，构成网络信息热点的学习样本；对网络信息热点数据的延迟时间τ和嵌入维m进行估计，并对网络信息热点数据进行变换，得到训练样本和测试样本；采用极限学习机器训练网络信息热点样本，训练过程中，采用Cholesky分解方法对极限学习机器的权值βL进行最优求解；利用极限学习机器的权值βL，建立网络信息热点的预测模型；利用预测模型，对网络信息热点的测试样本进行预测；本发明的技术方案使得对网络信息热点进行预测时，实时性良好，并且结果理想。
