一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测

• 作者: 张仁津 高玉明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 粒子群优化算法 GA-PSO算法 网络流量 预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 106-110
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 5466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.027

摘要

分析和研究网络流量的预测，对于网络信息安全和网络资源管理具有重要的意义。为了更有效、准确地对网络流量进行预测，提出一种 GA-PSO 算法优化 BP 神经网络的网络流量预测模型。首先采用 BP 神经网络建立网络流量预测模型，然后用 GA-PSO 算法对 BP 神经网络的初始权值和阈值进行优化，最后利用网络流量的历史数据进行仿真实验。实验结果表明，经过 GA-PSO算法优化后的 BP 神经网络模型能加快神经网络的收敛速度，提高网络流量的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玉明	贵州师范大学数学与计算机科学学院	4	150	3.0	4.0