| 改进的神经网络在网络流量预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 李海燕,李咚.改进的神经网络在网络流量预测中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(9). |
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| 作者姓名： | 李海燕 李咚 |
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| 作者单位： | 郑州铁路职业技术学院,河南 郑州,450052 |
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| 摘 要： | 关于保证网络安全服务,研究网络流量预测问题.网络流量数据具突发性、非线性和时变性等等特点,传统RBF神经网络在网络流量预测过程存在敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低和难问题.为了提高网络流量的预测精度,提出一种粒子群算法优化RBF神经网络参数的网络流量预测方法.首先采用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,简化网络结构,加快收敛速度,并用优化后RBF神经网络对网络流量进行预测,防止局部最优的出现.最后在Matlab平台对模型进行了仿真,结果表明,算法提高了网络流量的预测精度.相对于传统的网络流量预测方法,提高了预测效率.
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| 关 键 词： | 神经网络 网络流量 粒子群算法 预测 |
Study on Network Traffic Forecasting Based on Improved Neural Network |
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| LI Hai-yan,LI Dong.Study on Network Traffic Forecasting Based on Improved Neural Network[J].Computer Simulation,2011,28(9). |
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| Authors: | LI Hai-yan LI Dong |
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