【24h】

Application of Support Vector Machine in Queuing System

机译:支持向量机在排队系统中的应用。

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摘要

The solution to performances of queuing system is based on knowing the distributions of customers arrival or service time. Support vector machine (SVM) based on statistical learning theory has been used generally in machine learning because of its good generalization ability. By using SVM we can classify and identity some probability distributions appeared in queuing system and solve the density function regression problem through using support vector regression (SVR). Some other problems needed to be solved are formulated in the end.
机译:排队系统性能的解决方案是基于了解客户到达或服务时间的分布。基于统计学习理论的支持向量机(SVM)由于具有良好的泛化能力,已广泛用于机器学习中。通过使用SVM,我们可以对排队系统中出现的一些概率分布进行分类和识别,并通过使用支持向量回归(SVR)解决密度函数回归问题。最后提出了其他需要解决的问题。

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