蚁群优化神经网络的网络流量混沌预测

• 作者: 吴文铁 宋曰聪 李敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 蚁群优化算法 BP神经网络 混沌预测
• 年，卷（期）: 2012,（34）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1207-0348

摘要

为了网络流量预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化BP神经网络(BPNN)的网络流量混沌预测模型(ACO-BPNN).对网络流量时间序列进行重构,将BPNN参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到BPNN最优参数,建立网络流量最优预测模型,并采用实测网络流量数据进行有效性验证.结果表明,ACO-BPNN能够准确刻画网络流量变化特性,提高网络流量的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴文铁	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	22	60	4.0	6.0
2	宋曰聪	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	16	50	4.0	6.0
3	李敏	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	35	57	4.0	5.0