基于改进的BP神经网络的网络流量预测模型

• 作者: 孙文胜 江露琪
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 小波分解 遗传算法 网络流量
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.2
• 字数: 4210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.01.012

摘要

针对BP 神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺陷，提出了改进的BP 神经网络的网络流量预测模型。首先对网络流量历史数据中的异常信号进行剔除，再对数据信号进行小波分解，并采用遗传算法优化BP 网络参数，最后输入到模型中进行预测。通过matlab 对其进行仿真，将预测结果与改进前的进行对比。结果表明，改进后的BP 神经网络模型具有更高的效率和预测精度，且可以用于网络流量的长期预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙文胜	杭州电子科技大学通信工程学院	78	286	9.0	12.0
2	江露琪	杭州电子科技大学通信工程学院	2	17	2.0	2.0