基于GA-BP神经网络技术的计算机网络故障诊断模型研究

摘要：

随着计算机网络技术的逐渐发展,计算机网络复杂程度及用户终端数量也日益增多,为了保证局域网络的健康稳定运行,文章针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型.文章介绍了基本模型构建过程及原理,并模拟计算机网络故障进行模型的验证进行数据采集与验证.结果表明,GA-BP神经网络模型精度明显高于传统的BP神经网络模型,R2达到0.96.因此,GA-BP能够更加科学、合理地进行计算机网络故障的预测,对于提高计算机故障诊断效率提供一种有效实施路径与发展策略.

关键词：GA-BP神经网络模型、计算机、网络故障、数据采集、预测

所属期刊栏目：20

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-23（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：149-152