本文關(guān)鍵詞：基于包容性檢驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 組合預(yù)測 網(wǎng)絡(luò)流量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 包容性檢驗

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)流量具有復(fù)雜多變特征,為了獲得理想的預(yù)測效果,提出一種包容性檢驗和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型(ET-BPNN)。首先采用多個單一模型對網(wǎng)絡(luò)流量進行預(yù)測,然后通過包容性檢驗選擇最合適的基本模型,最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定基本模型權(quán)重,建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。結(jié)果表明,ET-BPNN更加準確地刻畫了網(wǎng)絡(luò)流量變化趨勢,各項評價指標均達到更優(yōu),為實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量準確預(yù)測提供了更為科學(xué)的方法。
【作者單位】： 長江師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 組合預(yù)測 網(wǎng)絡(luò)流量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 包容性檢驗
【分類號】：TP183;TP393.06
【正文快照】： 近年來網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測準確率一直是網(wǎng)絡(luò)管理中的研究熱點[1],針對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測問題,國內(nèi)外學(xué)者進行了廣泛深入的研究,當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法主要有線性回歸、自回歸滑動平均、指數(shù)平滑數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等[2-5],由于網(wǎng)絡(luò)流量受多種因素影響,具有突發(fā)性、非平

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 姜明;吳春明;張e，

本文編號：554641