基于包容性检验和神经网络的网络流量预测

• 作者: 陈曦
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 组合预测 网络流量 神经网络 包容性检验
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 宽带网络
• 页码范围: 130-133
• 页数: 4页
• 分类号: P391
• 字数: 2666字
• 语种: 中文

摘要

网络流量具有复杂多变特征,为了获得理想的预测效果,提出一种包容性检验和BP神经网络相融合的网络流量预测模型(ET-BPNN).首先采用多个单一模型对网络流量进行预测,然后通过包容性检验选择最合适的基本模型,最后采用BP神经网络确定基本模型权重,建立网络流量预测模型.结果表明,ET-BPNN更加准确地刻画了网络流量变化趋势,各项评价指标均达到更优,为实现网络流量准确预测提供了更为科学的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈曦	长江师范学院数学与计算机学院	11	37	4.0	5.0