10.3969/j.issn.1002-0802.2017.01.012
基于改进的BP神经网络的网络流量预测模型
针对BP 神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺陷,提出了改进的BP 神经网络的网络流量预测模型。首先对网络流量历史数据中的异常信号进行剔除,再对数据信号进行小波分解,并采用遗传算法优化BP 网络参数,最后输入到模型中进行预测。通过matlab 对其进行仿真,将预测结果与改进前的进行对比。结果表明,改进后的BP 神经网络模型具有更高的效率和预测精度,且可以用于网络流量的长期预测。
BP神经网络、小波分解、遗传算法、网络流量
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TP393.2(计算技术、计算机技术)
2017-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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