本文選題：網(wǎng)絡流量 + 神經(jīng)網(wǎng)絡��； 參考：《微電子學與計算機》2013年03期

【摘要】：為了提高網(wǎng)絡流量預測精度,利用相空間重構(gòu)和預測模型參數(shù)間的相互聯(lián)系,提出一種遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡流量預測模型.首先將相空間重構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)進行編碼,網(wǎng)絡流量預測精度作為目標函數(shù),然后通過遺傳算法選擇模型最優(yōu)參數(shù),最后進行網(wǎng)絡流量仿真實驗.實驗結(jié)果表明相對傳統(tǒng)預測模型,遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有更高預測精度及穩(wěn)定性更好.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of network traffic prediction, a genetic algorithm is proposed to optimize the network traffic prediction model based on the correlation between phase space reconstruction and prediction model parameters. Firstly, the phase space reconstruction and neural network parameters are coded, and the precision of network traffic prediction is taken as the objective function. Then the optimal parameters of the model are selected by genetic algorithm. Finally, the network traffic simulation experiment is carried out. The experimental results show that the genetic optimization neural network model has higher prediction accuracy and better stability than the traditional prediction model.
【作者單位】： 中山職業(yè)技術(shù)學院;
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2028117