摘要
提出了一种用于ATM网络业务量智能预测的神经网络模型,并对随机产生的自回归型业务量进行了预测。模拟结果表明,与相关文献给出的神经网络模型相比,该模型不但收敛速度较快,而且推广能力强,提高了预测的精度和可靠性。
A new neural network model,in which active functions are hyperbolictangent and linearity respectively in different neurons of the network,was proposed for traffic prediction in ATM networks.Simulations of the prediction of the autoregressive traffic show that the proposed neural network has a faster convergence speed and better generalization than usual network models.
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第8期842-845,850,共5页
Journal of Optoelectronics·Laser
基金
国家自然科学基金资助项目(60277022)
天津市自然科学基金资助项目(023800811)
关键词
神经网络
自回归模型
异步传输模式
业务量预测
ATM
asynchronous traffic mode(ATM)
neural network
continuous autoregressive Markov model