改进飞蛾捕焰算法在网络流量预测中的应用

• 作者: 吴伟民 吴汪洋 李泽熊 林志毅
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 飞蛾捕焰算法 网络流量预测 小波包分解 神经网络 预测计算
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 153-159,166
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 4337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.10.026

摘要

传统BP神经网络对网络流量时间序列预测精度低和泛化能力弱.为此,提出一种新的优化BP神经网络的方法.通过小波包分解对网络流量进行多频段序列分解,并采用飞蛾纵横交叉混沌捕焰算法优化的神经网络,对各分解后的子序列进行预测,叠加各子序列的预测值,重构获取实际预测结果.仿真结果表明,与传统BP神经网络预测方法相比,该方法能捕获网络流量的变化规律,具有较好的预测精度、稳定性和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴伟民	广东工业大学计算机学院	58	460	12.0	17.0
2	林志毅	广东工业大学计算机学院	28	161	8.0	11.0
3	李泽熊	广东工业大学计算机学院	3	29	3.0	3.0
4	吴汪洋	广东工业大学计算机学院	3	29	3.0	3.0