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基于最大相关熵准则的网络流量预测
被引量:
5
1
作者
曲桦
马文涛
+1 位作者
赵季红
王涛
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期1-7,共7页
为提高网络流量预测的精度,针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则(MCC)的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵(corrent...
为提高网络流量预测的精度,针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则(MCC)的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵(corrent.ropy)函数的概念建立的,此相似度函数以误差概率密度函数的Parzen窗估计和瑞利熵为基础。同时结合MCC和最小均方误差(MMSE)准则提出了一种混合的评价准则MCC-MMSE。针对网络流量的非线性、非高斯性、突变性等特性,分别以MCC、MCC-MMSE准则进行了Elman神经网络的训练,使用训练好的神经网络进行网络流量预测,仿真结果表明预测结果的精度优于以MMSE为准则的Elman神经网络的预测结果。
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关键词
最大相关熵准则(
mcc
)
最小均方误差(
mmse
)
elman
神经网络
网络流量
预测
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职称材料
题名
基于最大相关熵准则的网络流量预测
被引量:
5
1
作者
曲桦
马文涛
赵季红
王涛
机构
西安交通大学电信学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金(61071126)和国家无线重大专项(2010ZX03004-001,2010ZX03004-002,2011ZX03002-001)资助项目.
文摘
为提高网络流量预测的精度,针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则(MCC)的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵(corrent.ropy)函数的概念建立的,此相似度函数以误差概率密度函数的Parzen窗估计和瑞利熵为基础。同时结合MCC和最小均方误差(MMSE)准则提出了一种混合的评价准则MCC-MMSE。针对网络流量的非线性、非高斯性、突变性等特性,分别以MCC、MCC-MMSE准则进行了Elman神经网络的训练,使用训练好的神经网络进行网络流量预测,仿真结果表明预测结果的精度优于以MMSE为准则的Elman神经网络的预测结果。
关键词
最大相关熵准则(
mcc
)
最小均方误差(
mmse
)
elman
神经网络
网络流量
预测
Keywords
maximum correntropy criterion (mcc)
,
minimum mean square error (mmse)
,
elman neural network
,
traffic network prediction
分类号
TP393.07 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大相关熵准则的网络流量预测
曲桦
马文涛
赵季红
王涛
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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职称材料
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