基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

发布时间：2017-11-06 00:12

  本文关键词：基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

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【摘要】：为了提高网络流量的预测精度,针对网络的时变性和混沌性,提出一种反向学习粒子群优化神经网络的网络流量预测模型(BPSO-RBFNN)。首先将网络流量样本输入到RBF神经网络进行学习,采用引入反向学习机制的粒子群算法优化参数,然后建立网络流量预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行分析。结果表明,BPSO-RBFNN可以描述网络流量的时变性、混沌性变化趋势,网络流量预测精度得以提高,具有较好的实际应用价值。
【作者单位】： 佛山职业技术学院电子信息系;北京建筑工程学院理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60874070) 广东省教育厅项目(2010tjk446)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言网络流量预测是网络管理的基础。随着网络规模日益增大,网络管理难度日益随之增加,而流量预测可以了解网络流量的发生趋势,为网络管理人员提供参考,合理分配网络带宽,防止网络拥塞提供有价值参考意见,因此,网络流量预测准确性已成为网络管理领域中的研究热点问题[1]。传

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本文编号：1146491