基于神经网络和遗传算法的VBR通信流量预测

论文阐述了利用神经网络预测由连续自动回归(AR)马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量(VBR);在这一理论的基础上,介绍一个BP神经网络模型,它采用拆分,组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络,该方法结合遗传算法能有效克服局部极小点,缩短学习时间和减小学习难度,并能够精确地预测VBR通信流量。