10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.009
改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测
针对网络流量的非线性和复杂性等特性以及传统网络流量预测模型精准度低的缺点,提出自适应微分进化算法(ADE)优化小波神经网络(WNN)的短期网络流量预测方法.以小波神经网络为基础,在神经网络训练过程中增加动量项,采用自适应微分进化算法优化小波神经网络原有的初始化参数的过程,有效解决小波神经网络中传统梯度下降算法易陷入局部极小解和对初始值敏感的缺陷,提高学习精度和收敛速度.仿真结果表明,相比对比模型,该方法具有良好的准确性、收敛性以及稳定性,是一种有效可靠的短期网络流量预测方法.
小波神经网络、微分进化算法、自适应、短期网络流量、预测计算
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TP183(自动化基础理论)
江西省科技支撑计划重点基金项目20151BBE50057
2020-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
3413-3418