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摘要:
为了获得更加理想的网络流量预测结果,针对极端学习机人工设置隐层节点数目的不足,提出一种增量优化极端学习机的网络流量预测模型.首先对极端学习机工作原理和不足进行分析,然后采用增量优化方式提高极端学习机的性能,最后采用具体网络流量时间序列对增量优化极端学习机的性能进行仿真试验.结果表明,相对于其它网络流量预测模型,增量优化极端学习机不仅加快了网络流量建模速度,可以适合于网络流量的长期和在线预测,而且提高了网络流量的预测精度.
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文献信息
篇名 基于增量优化极端学习机的网络流量预测模型
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 网络流量 极端学习机 增量优化 预测模型
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 190-193,197
页数 5页 分类号 TP301
字数 2559字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.12.046
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马琰 河南工业职业技术学院实验设备处 24 76 5.0 8.0
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节点文献
网络流量
极端学习机
增量优化
预测模型
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信息技术
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14-36
1977
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