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QoS Prediction of Web Service Based on PSO-SVM

机译：基于PSO-SVM的Web服务QoS预测

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QoS prediction method based on neural network is used to derive all kinds of algorithm based on the bigger sample number, and the algorithm is expected to perform better when the sample is small. However, the reality is on the contrary. When the sample quantity is limited, the neural network may show poor generalization ability. The SVM method solves the problem of over fitting, non-linear and the dimension disaster in a large part. It is the best theory of small samples statistical learning at present. This paper presents a method of situation forecast based on SVM, by using PSO to optimize SVM, finally show the effectiveness of PSO-SVM model in the small sample data through error analysis.
机译：使用基于神经网络的QoS预测方法来基于更大的样本数推导各种算法，并且期望该算法在样本量较小时性能更好。但是，事实恰恰相反。当样本数量有限时，神经网络的泛化能力可能会很差。 SVM方法在很大程度上解决了过度拟合，非线性和尺寸灾难的问题。这是目前小样本统计学习的最佳理论。提出了一种基于支持向量机的状态预测方法，利用PSO对SVM进行优化，最后通过误差分析证明了PSO-SVM模型在小样本数据中的有效性。

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