基于FIR神经网络的以太网网络流量预测

摘要：

对原始数据进行R/S分析得到Hurst系数以选择合适的神经网络结构,重点分析了FIR的阶及两种不同学习算法(Wan和Back-Tsio算法)对预测结果的影响.结果表明FIR阶的选择依赖于流量数据的变化周期,Wan算法在Hurst数接近1的网络流量预测中具有更好的精确性.

关键词：神经网络、FIR、网络流量、预测

所属期刊栏目：32

分类号：TP393.01(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划G1999035806

在线出版日期：2006-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：124-126,130