基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量非線性多步預(yù)測(cè)方法
【圖文】：
褂孟咝宰曰毓榛嘌猁驕獾Ｐ屠炊運(yùn)閎鈉性げ猓噘?體預(yù)測(cè)方法參見(jiàn)文獻(xiàn)［12］。2)尺度系數(shù)X(J)nJ預(yù)測(cè)尺度系數(shù)X(J)nJ采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)，它預(yù)測(cè)方法如下:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將流量數(shù)據(jù)作為輸入，根據(jù)Q學(xué)習(xí)算法，對(duì)輸入進(jìn)行函數(shù)映射，，Q值存于權(quán)值中，模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行評(píng)價(jià)，經(jīng)過(guò)延遲，將若干次環(huán)境的評(píng)價(jià)信號(hào)批量地提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)調(diào)整權(quán)值，權(quán)值最大的對(duì)應(yīng)的流量數(shù)據(jù)即是尺度系數(shù)預(yù)測(cè)值。然后用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的訓(xùn)練集進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練，再用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)流量的多步預(yù)測(cè)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型如圖1所示。圖1強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型模型主要包括7部分，具體如下:1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)X(J)i(i=1，2，…，nJ－1)作為輸入(狀態(tài))系統(tǒng)輸入，按模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸出Y。2)正態(tài)分布變量是符合正態(tài)分布的隨機(jī)變量G，用來(lái)調(diào)整Y，即Z(等于Y+G)作為環(huán)境實(shí)際的輸出，以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最校3)評(píng)價(jià)反饋環(huán)境根據(jù)輸出Z給出反饋信號(hào)E，模型盡量使E最大。4)延時(shí)寄存器由于模型中對(duì)評(píng)價(jià)反饋進(jìn)行了延遲，為了將G、Y與評(píng)價(jià)同步，延時(shí)dp步，該值存于延時(shí)寄存器中�！�285—
計(jì)一般認(rèn)為3層結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到預(yù)測(cè)要求，即包括一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層。2)神經(jīng)元數(shù)目的設(shè)置目前各種計(jì)算公式得到的各層神經(jīng)元數(shù)有時(shí)相差幾倍甚至上百倍，一般實(shí)際應(yīng)用中很難采用，本文采用經(jīng)驗(yàn)值，即輸入層、隱含層、輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別為10、10、1。3．2實(shí)驗(yàn)把時(shí)間單位為0.1秒的BC－pAug89業(yè)務(wù)流的1000點(diǎn)數(shù)據(jù)整理成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本，輸入樣本是尺度J內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)流量樣本值，輸出樣本是輸入樣本的下一步預(yù)測(cè)值。使用整理后的樣本訓(xùn)練MMLP網(wǎng)絡(luò)和MRLA網(wǎng)絡(luò)，比較收斂后的網(wǎng)絡(luò)的誤差和預(yù)測(cè)結(jié)果，圖2至圖4顯示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。3．3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析圖2、圖3比較了預(yù)測(cè)步數(shù)為4時(shí)和16時(shí)采用MMLP和MRLA網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值間的差異。從圖2中可以看出，預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為4時(shí)，兩種曲線非常相近，都可以跟蹤實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)流量，在流量連續(xù)突發(fā)處MRLA網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確;而在圖3中，預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為16時(shí)，MMLP不能跟蹤描述實(shí)際流量的變化特性，這說(shuō)明隨著預(yù)測(cè)步長(zhǎng)的增加，相對(duì)MMPL網(wǎng)絡(luò)，MRLA網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果更好。圖2采用MMLP和MRLA的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果比較(k=4)為了進(jìn)一步比較MMLP和MRLA方法的預(yù)測(cè)性能，本文使用相對(duì)均方誤差(RMSE)來(lái)衡量它們的預(yù)測(cè)精度，RMSE由(7)計(jì)算得到。圖4為MMLP和MRLA方法的預(yù)測(cè)性能比較圖，從圖中可以看出隨著預(yù)測(cè)步長(zhǎng)k的增大，MMLP的性能下降，MRLA性能較好。RMSE=∑nJi=1(Xi－Ti)2/∑nJi=1(Xi)2(7)—286—
【作者單位】： 齊齊哈爾大學(xué)計(jì)算中心;齊齊哈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F201218) 齊齊哈爾大學(xué)青年教師科研啟動(dòng)支持計(jì)劃項(xiàng)目(2011k-M05) 黑龍江省高等學(xué)校教改工程項(xiàng)目(JG2012010679)
【分類號(hào)】：TP393.06
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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5 孫海榮,李樂(lè)民;ATM網(wǎng)絡(luò)中的ABR業(yè)務(wù)在不同ON
本文編號(hào)：2519324
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