季节周期性Elman网络的网络流量分析与应用

针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出了一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的。