本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)方法預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量精度較低的問題,提出了一種基于改進(jìn)雙線性遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BLRNN)的非線性網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法.首先,給出了雙線性遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述;然后從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和修剪過程兩方面對(duì)雙線性遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),采用遺傳算法全局搜索進(jìn)行修剪;最后,通過真實(shí)工況下的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)用仿真試驗(yàn)對(duì)模型性能進(jìn)行分析.試驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后雙線性遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大幅降低了算法復(fù)雜度,提高了計(jì)算效率,與傳統(tǒng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法相比,該方法預(yù)測精度更高.同時(shí),該方法也為其他具有相似特征的非線性預(yù)測問題提供了一種新的研究思路.
【作者單位】： 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)優(yōu)化 遺傳算法 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測 剪枝優(yōu)化算法
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014A010103032;2014A010103002) 廣東省產(chǎn)學(xué)研專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2013B011301003) 東莞市產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目(2014509102211)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.06
【正文快照】： 近些年,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷革新,基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用業(yè)務(wù)日趨增長,由此導(dǎo)致了日益嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)擁塞問題.網(wǎng)絡(luò)流量是衡量網(wǎng)絡(luò)通信性能的指標(biāo)之一,其作用至關(guān)重要.通過網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測,掌握網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的分布情況,可以提高網(wǎng)絡(luò)傳輸性能和服務(wù)質(zhì)量,在網(wǎng)絡(luò)管理、流量控制、網(wǎng)絡(luò)資源分配以及

【相似文獻(xiàn)】

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