[发明专利]基于ELM的网络信息热点预测系统和方法

摘要

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。

主权项

基于ELM的网络信息热点预测系统，其特征在于：包括：采集单元(101)：用于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；估计单元(102)：用于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；训练单元(103)：用于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；模型建立单元(104)：用于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；预测单元(105)：用于利用预测模型，对网络信息热点的测试样本进行预测。