基于Elman神经网络的网络流量建模及预测

摘要：

根据实际网络中测量得到的网络流量数据,建立一个基于Elman神经网络的流量模型,介绍Elman神经网络的架构设计,并提出一种基于正交最小二乘的学习算法,在此基础上对网络流量进行预测.仿真实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性.

关键词：Elman神经网络、网络流量、建模、预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.02(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目"宽带无线互联网高性能、高可靠传输模型和控制方法研究"60472078

在线出版日期：2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：190-191