基于混沌理论和神经网络的网络流量预测

• 作者: 廖细生
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 混沌 神经网络 网络流量 预测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 148-149,115
• 分类号: TP393.07
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.03.060

摘要

针对目前网络流量预测不能很好地满足智能网络管理需求的现状,分析网络流量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出某网络中心流量预测的实例.结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络流量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖细生	湖南工学院计算机科学系	5	13	3.0	3.0