本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度,提出了一種主成分分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型(PCA-BPNN)。首先采用相空間重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)流量學(xué)習(xí)樣本,并采用主成分分析選擇網(wǎng)絡(luò)流量的輸入向量,降低輸入向量的維數(shù),然后將學(xué)習(xí)樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)進(jìn)行訓(xùn)練,建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,實驗結(jié)果表明,相對于當(dāng)前經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,PCA-BPNN提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度,具有廣泛的應(yīng)用前景。
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)楚天學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測模型 網(wǎng)絡(luò)流量 主成分分析
【基金】：2012年湖北省高校省級教學(xué)研究項目(2012458) 2014華中農(nóng)業(yè)大學(xué)校級科研項目(K201405)
【分類號】：TP393.06;TP183
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)上各種服務(wù)如視頻會議、網(wǎng)絡(luò)支付等的增加,網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)爆炸式增長,而且人們對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量要求越來越高[1]。網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測有利于了解網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化趨,降低網(wǎng)絡(luò)阻塞,一直受到人們的廣泛關(guān)注[2]。網(wǎng)絡(luò)量流量具有長相關(guān)性、自相似性、時變性等特點,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量主要自

【參考文獻(xiàn)】

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1 魏永濤;汪晉寬;王翠榮;張琨;;基于小波變換與組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年10期

2 姜明;吳春明;張e

本文編號：465235