小波回声状态网络的流量预测

发布时间：2017-11-29 18:28

  本文关键词：小波回声状态网络的流量预测

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【摘要】：网络流量是一种复杂、多变的非线性混沌系统,为了获得更加理想的网络流量预测结果,针对传统回声状态网络的不足,提出一种小波回声状态网络流量预测模型(WESN).首先采用小波分解将网络流量数据分解成高频和低频,然后将高频和低频的数据同时输入回声状态网络进行学习,从而解决了ESN模型中存在的病态矩阵问题,最后对模型性能进行仿真测试.结果表明,WESN可以很好地拟合网络流量变化,具有一定的实际应用价值.
【作者单位】： 广西经贸职业技术学院信息工程系;
【基金】：广西高校科学技术研究项目(2013YB333)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 随着计算机技术的快速发展,互联网络规模越来越大,网络交流快速便捷,使得网络用户数量快速的增大,网络拥塞频率随之增加,如何建立性能优异的网络流量预测模型,降低网络拥塞频率,提高网络通信质量,成为当前研究中的重点和难点[1].由于网络参与人众多,属于一种高度复杂的巨系统,

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 姜明;吴春明;张e，

本文编号：1237700