本文選題：網(wǎng)絡(luò)流量 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2013年03期

【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)精度,利用相空間重構(gòu)和預(yù)測(cè)模型參數(shù)間的相互聯(lián)系,提出一種遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型.首先將相空間重構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行編碼,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)精度作為目標(biāo)函數(shù),然后通過(guò)遺傳算法選擇模型最優(yōu)參數(shù),最后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量仿真實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相對(duì)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高預(yù)測(cè)精度及穩(wěn)定性更好.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of network traffic prediction, a genetic algorithm is proposed to optimize the network traffic prediction model based on the correlation between phase space reconstruction and prediction model parameters. Firstly, the phase space reconstruction and neural network parameters are coded, and the precision of network traffic prediction is taken as the objective function. Then the optimal parameters of the model are selected by genetic algorithm. Finally, the network traffic simulation experiment is carried out. The experimental results show that the genetic optimization neural network model has higher prediction accuracy and better stability than the traditional prediction model.
【作者單位】： 中山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2028117