基于径向基神经网络的Web Service QoS属性值组合预测方法

• 作者: 刘宗磊 庄媛 张鹏程
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 服务质量 组合预测 径向基神经网络 灰色预测 时间序列
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.12.011

摘要

为正确预测Web Service的服务质量(Quality of Service,QoS),帮助用户选择符合服务质量需求的Web Service,提出一种基于径向基神经网络模型的服务质量组合预测方法.首先使用时间序列模型对数据集建立线性和非线性预测模型,并选择最优模型,同时根据数据特点建立不同滑动窗口的灰色等维新息模型,再将上述2模型的预测结果作为输入源传递给径向基神经网络的训练模型,进行预测.实验结果表明,该方法与已有方法相比较,在预测精度方面有一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏程	河海大学计算机与信息学院	35	115	8.0	8.0
2	刘宗磊	河海大学计算机与信息学院	2	3	1.0	1.0
3	庄媛	河海大学计算机与信息学院	2	15	2.0	2.0