本文選題：無線網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：流量預(yù)測　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：無線互聯(lián)網(wǎng)的流量數(shù)據(jù)非常分離且極其不穩(wěn)定,混沌理論在其身上體現(xiàn)得特別明顯,因此對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測具有一定難度。該文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型,在常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練之前,需要對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部各個(gè)層次之間的連接權(quán)值以及閾值范圍實(shí)行初始化操作,但是此操作將會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終收斂速度,有可能造成最終結(jié)果為非最優(yōu)解,使得流量預(yù)測結(jié)果不是很理想。因此這里使用布谷鳥搜索優(yōu)化方式對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)各層之間鏈接值與閾值進(jìn)行初始化操作,提高系統(tǒng)預(yù)測精度。該文使用遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立同樣的預(yù)測模型,并與該文研究的預(yù)測模型進(jìn)行對(duì)比。實(shí)例分析結(jié)果表明,初期預(yù)測結(jié)果精度較高,與實(shí)際值比較吻合,但測試數(shù)據(jù)越靠后,預(yù)測值越不穩(wěn)定,這主要是累計(jì)誤差造成的。但總的來說,該文使用的布谷鳥優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測性能要優(yōu)于由遺傳算法和粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:The traffic data of wireless Internet is very separate and unstable, and the chaos theory is very obvious on the wireless network, so it is difficult to predict the wireless network traffic. In this paper, BP neural network is used to build the prediction model. Before the conventional neural network system is trained, it is necessary to initialize the connection weights and threshold ranges between the different levels of the system, but this operation will affect the final convergence speed of the neural network. It is possible that the final result is non-optimal and the traffic prediction result is not very ideal. Therefore, the Cuckoo search optimization method is used to initialize the link values and thresholds between the layers of the neural network. In this paper, genetic optimization neural network algorithm and particle swarm optimization neural network algorithm are used to establish the same prediction model, and compared with the prediction model studied in this paper. The accuracy of the initial prediction results is higher, which is consistent with the actual values. But the more the test data, the more unstable the prediction value is, which is mainly caused by the accumulative error. But generally speaking, The prediction performance of the optimized BP neural network model used in this paper is better than that of the BP neural network optimized by genetic algorithm and particle swarm optimization.
【作者單位】： 烏海職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(23965184)
【分類號(hào)】：TN92;TP183;TP393.06

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本文編號(hào)：1587954