| 基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测 |
| |
| 引用本文： | 王雪松,梁昔明.基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测[J].计算机应用与软件,2014(9). |
| |
| 作者姓名： | 王雪松 梁昔明 |
| |
| 作者单位： | 1. 佛山职业技术学院电子信息系 广东 佛山528137
2. 北京建筑工程学院理学院 北京 100044 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60874070)；广东省教育厅项目 |
| |
| 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。
|
| 关 键 词： | 网络流量 神经网络 参数优化 预测模型 反向粒子群算法 |
NETWORK TRAFFIC PREDICTION MODEL BASED ON BPSO-RBFNN |
| |
| WangXuesong,LiangXiming.NETWORK TRAFFIC PREDICTION MODEL BASED ON BPSO-RBFNN[J].Computer Applications and Software,2014(9). |
| |
| Authors: | WangXuesong LiangXiming |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Network traffic Neural network Parameters optimisation Prediction model Opposition-based learning particle swarmoptimisation |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
