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基于神经网络的业务量预测研究
被引量:
2
1
作者
王兆霞
孙雨耕
+4 位作者
王志勇
郝庭柱
孙小薇
秦娟
沈花玉
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1255-1258,共4页
分别采用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络(NN),并用于复杂业务流量预测。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性,并分析比较了他们在流量预测中的可行性,得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比B...
分别采用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络(NN),并用于复杂业务流量预测。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性,并分析比较了他们在流量预测中的可行性,得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比BP算法收敛速度快、收敛误差相差不多,验证了复杂自相似业务流的可预测性,为复杂自相似网络业务流预测的研究提供了一种有效途径。
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关键词
网络流量预测
神经网络(NN)
back-propagation(BP)算法
最小二乘学习算法
原文传递
题名
基于神经网络的业务量预测研究
被引量:
2
1
作者
王兆霞
孙雨耕
王志勇
郝庭柱
孙小薇
秦娟
沈花玉
机构
天津大学电气与自动化工程学院
天津理工大学光电信息与电子工程学院
桂林电子科技大学通信与信息工程系
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1255-1258,共4页
基金
中国博士后科学基金资助项目(2005037529)
教育部博士学科点基金资助项目(20030056007)
+1 种基金
天津市高等学校科技发展基金资助项目(20041325)
天津理工大学育苗资助项目(LG03018)
文摘
分别采用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络(NN),并用于复杂业务流量预测。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性,并分析比较了他们在流量预测中的可行性,得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比BP算法收敛速度快、收敛误差相差不多,验证了复杂自相似业务流的可预测性,为复杂自相似网络业务流预测的研究提供了一种有效途径。
关键词
网络流量预测
神经网络(NN)
back-propagation(BP)算法
最小二乘学习算法
Keywords
network traffic predicting
neural network (NN)
back-propagation (BP)
algorithm
s
davidon least squares-based learning algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的业务量预测研究
王兆霞
孙雨耕
王志勇
郝庭柱
孙小薇
秦娟
沈花玉
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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