网络流量组合预测模型研究

• 作者: 邱琳强 陈梅梅
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 组合预测 建模 预测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 206-208,221
• 分类号: TP183
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.01.053

摘要

研究优化网络管理系统,高精度的短期负载预测对提高网络性能和服务质量意义重大.为了解决各种传统的单一预测方法在网络流量预测中存在不能有效利用资源的问题,提出了一种BP神经网络最优组合的预测方法.将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本,相应历史流量数据的实际值作为样本的输出,经过样本训练达到期望精度,应用BP神经网络模型进行预测.仿真实验结果表明,新模型具有良好的预测效果,比传统的单一预测模型具有更高的预测精度和更好的自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈梅梅	东华大学旭日工商管理学院	29	233	8.0	15.0
2	邱琳强	东华大学旭日工商管理学院	1	3	1.0	1.0