隨著多媒體與信息技術的飛速發(fā)展,網絡流量特性發(fā)生了巨大變化,傳統(tǒng)的分析預測模型已經無法滿足現代網絡服務的要求。在此背景下,本文基于對傳統(tǒng)小波神經網絡的分析,提出一種改進的小波神經網絡流量預測模型。仿真結果表明,所提改進的小波神經網絡流量預測模型較之傳統(tǒng)的預測模型具有更高的預測準確率,在網絡流量預測中有一定的實用價值。

【文章頁數】：3 頁

【部分圖文】：

圖1小波神經網絡拓撲結構

二、基于改進的小波神經網絡的高速網絡流量預測算法人工神經網絡(Artificialneuralnetwork,ANN)是一種模擬人腦活動特征的非線性信息處理系統(tǒng)。小波神經網絡(Waveletneuralnetwork,WNN)是一種將小波分析與ANN相結合,信號前向傳播的....

圖2預測樣本的實際值與預測值

圖2為利用200組測試數據對訓練完成后的MWNN網絡流量預測模型的測試結果,從圖中可以看出,本文所建立的MWNN網絡流量預測模型可以對網絡流量進行準確的預測,預測精度達到90%以上。為了進一步驗證本文所提MWNN高速網絡流量預測算法的有效性,選取平均百分比誤差(MeanAbso....

本文編號：3963835