一种网络流量预测模型的研究

• 作者: 岳淼 汤永斌 滕云 陈南岳
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 小波-BP神经网络 下降梯度法 实体编码
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2017.07.020

摘要

云计算等概念的出现导致网络规模需求不断增大,网络流量不断增多,如何能够更好地预测网络流量成为了网络研究的热点,本文在网络流量预测中分析了小波-BP神经网络的不足,采用改进的下降梯度法优化BP神经网络,另外通过采用实体编码,适应度函数选择,权重系数提高粒子群算法优化小波-BP神经网络.仿真实验说明本文算法能够有效的提高了网络流量的预测精度,该算法具有广泛的运用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳淼	西华师范大学计算机学院	27	75	4.0	8.0
2	陈南岳	川北医学院现代教育技术中心	8	8	2.0	2.0
3	滕云	西华师范大学计算机学院	11	49	4.0	6.0
4	汤永斌	南充职业技术学院现代教育技术中心	2	9	2.0	2.0