基于神经网络模型的网络流量预测综述

• 作者: 徐展琦 杜爽 杨帆 马涛
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 预测模型 神经网络 网络优化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息传输与接入技术
• 页码范围: 216-222
• 页数: 7页
• 分类号: TN927
• 字数: 4879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2020.02.013

摘要

网络流量预测技术可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求.大量研究表明,神经网络的预测性能高于其他经典预测方法,在网络流量预测中的应用潜力巨大.总结网络流量预测的一些关键因素和预测误差评判方法,重点介绍近年提出的可用于预测的神经网络模型原理、相关预测方法及其属性比较,旨在为包括流量在内的各种网络参数预测技术的学术研究与实际应用提供可借鉴的方法和手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐展琦	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	65	206	7.0	11.0
2	杨帆	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	40	71	4.0	6.0
3	马涛	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	17	32	3.0	5.0
4	杜爽	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	1	1	1.0	1.0