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新型Elman混沌神经网络的流量预测
引用本文:党小超,郝占军,门健.新型Elman混沌神经网络的流量预测[J].计算机工程,2011,37(3):172-174.
作者姓名:党小超  郝占军  门健
作者单位:1. 西北师范大学网络教育学院,兰州,730070
2. 西京学院工程技术系,西安,710123;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077
3. 空军工程大学电讯工程学院,西安,710077
基金项目:甘肃省科技支撑计划基金
摘    要:根据实际网络中测量得到的网络流量数据,提出一种改进型Elman神经网络模型——季节性输入多层反馈Elman网络。在网络权值的训练过程中引入混沌搜索机制,利用Tent映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,以减少数据冗余,解决局部收敛问题。实验结果表明,该模型及其算法有效提高了网络的训练速度及网络流量的预测精度。

关 键 词:改进型Elman神经网络  网络流量  混沌搜索  网络流量预测  Tent映射

Traffic Prediction of New Chaotic Elman Neural Network
DANG Xiao-chao,HAO Zhan-jun,MEN Jian.Traffic Prediction of New Chaotic Elman Neural Network[J].Computer Engineering,2011,37(3):172-174.
Authors:DANG Xiao-chao  HAO Zhan-jun  MEN Jian
Affiliation:1a.College of Network Education;1b.College of Mathematics & Information Science,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China;2.Department of Engineering Technology,Xijing University,Xi’an 710123,China;3.Telecommunication Engineering Institute,Air Force Engineering University,Xi’an 710077,China)
Abstract:According to a large amount of network traffic data collected from the actual network, this paper proposes a new modified Elman neural network named Season',d Input Muhilayer Feedback Elman(SIMF Elman). Chaos searching is introduced into model training and uses the ergodicity of the Tent map to search the chaotic variables. Thus the data redundancy is reduced and local optimum problem is solved. Experimental results show that new model and strategy can improve the network training speed and forecast accuracy of network traffic.
Keywords:modified Elman neural network  network traffic  chaos search  network traffic prediction  Tent map
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