發(fā)布時(shí)間：2017-11-06 00:12

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【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)變性和混沌性,提出一種反向?qū)W習(xí)粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型(BPSO-RBFNN)。首先將網(wǎng)絡(luò)流量樣本輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),采用引入反向?qū)W習(xí)機(jī)制的粒子群算法優(yōu)化參數(shù),然后建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,最后采用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)模型性能進(jìn)行分析。結(jié)果表明,BPSO-RBFNN可以描述網(wǎng)絡(luò)流量的時(shí)變性、混沌性變化趨勢(shì),網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)精度得以提高,具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息系;北京建筑工程學(xué)院理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60874070) 廣東省教育廳項(xiàng)目(2010tjk446)
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)是網(wǎng)絡(luò)管理的基礎(chǔ)。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益增大,網(wǎng)絡(luò)管理難度日益隨之增加,而流量預(yù)測(cè)可以了解網(wǎng)絡(luò)流量的發(fā)生趨勢(shì),為網(wǎng)絡(luò)管理人員提供參考,合理分配網(wǎng)絡(luò)帶寬,防止網(wǎng)絡(luò)擁塞提供有價(jià)值參考意見(jiàn),因此,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性已成為網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)問(wèn)題[1]。傳

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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4 陸國(guó)浩;網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];蘇州大學(xué);2007年

5 唱雪;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的校園網(wǎng)帶寬流量預(yù)測(cè)[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：1146491