遗传BP神经网络在网络流量预测中的应用

• 作者: 张立仿
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 流量预测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 660-663
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.04.029

摘要

由于BP神经网络本质上采用的是梯度下降算法,具有收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷.针对这种情况,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进BP神经网络模型,对神经网络的初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明,遗传BP神经网络具有良好的预测效果,预测精度比传统的BP神经网络要高,误差更小,说明了遗传BP神经网络对网络流量预测是高效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立仿	河南师范大学网络中心	5	53	3.0	5.0