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摘要:
基于下一代网络NGN(NextGeneration Network)的运行环境,该文提出了一个的基于小波神经网络的IP流量预测方法.在神经网络预测模型中,神经网络中的转移函数使用小波函数来替代,从而建立小波基神经网络;同时,通过使用小波多分辨率方法将原始流量信号分解成不同频率成分的分量信号,然后使用分量信号作为训练样本训练小波基神经网络.通过前述方法建立NGN流量预测模型,并根据实际流量数据预测一天的流量.实验结果表明本方法相较未采用小波的神经网络预测方法,能显著提高流量预测精度.
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文献信息
篇名 小波神经网络在NGN流量预测中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 小波神经网络 IP流量预测 下一代网络
年,卷(期) 2006,(16) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 20-22
页数 3页 分类号 TP393
字数 2603字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.16.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李群湛 西南交通大学计算机与通信工程学院 286 5020 37.0 56.0
2 赵其刚 西南交通大学计算机与通信工程学院 9 34 4.0 5.0
3 彭虎 西南交通大学计算机与通信工程学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波神经网络
IP流量预测
下一代网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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