一种新的P2P网络流量预测模型

摘要：

当前,对等计算(Peer to Peer)引起了广泛的关注,其典型应用有文件共享,即时通信等等,为了更好地使用P2P资源,合理规划P2P网络资源,建立P2P流量预测模型具有十分重要的理论意义和现实价值.基于小波神经网络提出了一个P2P网络流量预测模型,预测模型共分为输入层、隐含层、输出层,通过使用小波代替传统神经网络的Sigmoid作为神经网络的隐节点激励函数,在Matlab6.5仿真平台中实现,结果显示能够有效提高P2P网络流量预测精度.

关键词：神经网络、小波、P2P、网络流量

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;V32

资助基金：国家自然科学基金60573141和60773041;江苏省自然科学基金BK2005146;江苏省高技术研究计划BG2005038,BG2006001;国家高科技863项目2006AA01Z219,2006AA01Z439,2007AA01Z404,2007AA01Z478;2006江苏省软件专项,南京市高科技项目2007软资127 ,现代通信国家重点实验室基金9140C1101010603;江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金kjs050001、kjs06006资助和江苏省高校自然科学研究计划07KJB520083

在线出版日期：2008-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：39-41