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發(fā)視頻一種優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測
2018-01-23 |
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資料介紹
網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是建立在時軸上現(xiàn)在與未來流量間的定量關(guān)系。因為網(wǎng)絡(luò)流量具有自相似性和周期性的特征，所以可以根據(jù)過去的、現(xiàn)在已知的或非確定的網(wǎng)絡(luò)流量歷史數(shù)據(jù)集，建立一個從過去延伸到將來的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型，掌握網(wǎng)絡(luò)流量動態(tài)變化趨勢，為異常流量安全監(jiān)控。網(wǎng)絡(luò)資源分配規(guī)劃以及優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能提供依據(jù)。
傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)絡(luò)流量時間序列預(yù)測精度低和泛化能力弱。為此，提出一種新的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。通過小波包分解對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行多頻段序列分解，并采用飛蛾縱橫交叉混沌捕焰算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對各分解后的子序列進(jìn)行預(yù)測，疊加各子序列的預(yù)測值，重構(gòu)獲取實際預(yù)測結(jié)果。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法相比，該方法能捕獲網(wǎng)絡(luò)流量的變化規(guī)律，具有較好的預(yù)測精度、穩(wěn)定性和泛化能力。
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