基于小波降噪和改进免疫优化的BP模型网络流量预测

• 作者: 吴海燕 潘赟
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 网络流量 BP网络 人工免疫 参数优化 预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1027-1029,1032
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为了实现大规模复杂网络的流量预测,并改善传统BP网络预测模型存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于小波降噪和改进人工免疫优化BP神经网络的网络流量模型;首先,描述了网络流量预测的基本原理;然后,采用小波包降噪法对网络流量原始采样序列进行降噪处理,在此基础上定义了采用BP网络进行网络流量预测的算法,在确定了神经网络的结构后,采用训练数据和改进的人工免疫优化算法对BP网络中的参数即权值和阀值进行优化,从而得到最终的BP网络流量预测模型;最后,采用1 800组样本中的1 200组训练数据对网络进行训练后得到最终的BP网络模型,再采用剩余的600组测试数据进行流量预测;实验结果证明结合人工免疫算法和BP网络的网络流量预测模型能实现大规模复杂网络的流量预测,且较传统方法相比,具有收敛速度快、训练时间短和预测精度高的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘赟	信阳农林学院计算机科学系	18	42	4.0	6.0
2	吴海燕	信阳农林学院计算机科学系	10	26	2.0	5.0