季节周期性Elman网络的网络流量分析与应用

• 作者: 党小超 郝占军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的Elman神经网络 网络流量 建模 自适应边界值 季节周期性
• 年，卷（期）: 2010,（28）
• 页码范围: 98-101,117
• 分类号: TP393.02
• 字数: 5361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.028

摘要

针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出了一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测.实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相时于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党小超	西北师范大学网络教育学院	101	384	9.0	14.0
2	郝占军	西北师范大学数学与信息科学学院	67	231	7.0	11.0