一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测

发布时间：2017-10-01 13:12

  本文关键词：一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测

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【摘要】：分析和研究网络流量的预测,对于网络信息安全和网络资源管理具有重要的意义。为了更有效、准确地对网络流量进行预测,提出一种GA-PSO算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。首先采用BP神经网络建立网络流量预测模型,然后用GAPSO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后利用网络流量的历史数据进行仿真实验。实验结果表明,经过GA-PSO算法优化后的BP神经网络模型能加快神经网络的收敛速度,提高网络流量的预测精度。
【作者单位】： 贵州师范大学数学与计算机科学学院;贵州师范大学多媒体CAI所;
【关键词】： BP神经网络 遗传算法 粒子群优化算法 GA-PSO算法 网络流量 预测
【基金】：国家自然科学基金项目(41161065) 贵州省省长基金项目(黔省专合字(2009)115) 贵州省科技创新人才团队项目(黔科合人才团队(2012)4009)
【分类号】：TP393.06;TP183
【正文快照】： 0引言随着互联网络的迅速发展和网络规模的不断扩大,网络信息安全和网络资源管理的问题越来越突出。网络流量的预测可以为入侵检测提供有效的依据,可以根据网络流量的异常来发现可能存在的攻击行为,以此来保证网络的安全。网络流量能够反映网络性能的好坏,网络流量如果过大,就

【参考文献】

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1 刘海s，

本文编号：953629