基于RBF神经网络的网络流量建模及预测

• 作者: 王俊松 高志伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 网络流量 建模 预测
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 6-7,11
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.07
• 字数: 1905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.13.002

摘要

随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义.根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量模型,给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法,并基于该流量模型时网络流量进行预测.仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高志伟	天津大学自动化系	18	188	8.0	13.0
2	王俊松	天津大学自动化系	2	135	2.0	2.0