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基于混沌理论的网络数据流RBF神经网络预测
引用本文:陆锦军,王执铨.基于混沌理论的网络数据流RBF神经网络预测[J].计算机工程,2006,32(23):100-103.
作者姓名:陆锦军  王执铨
作者单位:1. 南京理工大学自动化学院,南京,210094;南通职业大学现代教育技术中心,南通,226007
2. 南京理工大学自动化学院,南京,210094
基金项目:国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研项目;江苏省高校自然科学基金
摘    要:应用相空间重构理论,研究了网络数据流的混沌特性,计算了实际网络数据流的关维数、Lyapunov指数,证实网络数据流存在混沌现象;据此建立了基于径向基函数(RBF)预测模型,对实际网络数据流进行预测。仿真实验表明,相对于反向传播(BP)神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。

关 键 词:混沌理论  重构相空间  网络数据流  RBF神经网络
文章编号:1000-3428(2006)23-0100-04
收稿时间:05 8 2006 12:00AM
修稿时间:2006-05-08

Study of Internet Traffic Data Flow Forecast of RBF Neutral Network Based on Chaos Theory
LU Jinjun,WANG Zhiquan.Study of Internet Traffic Data Flow Forecast of RBF Neutral Network Based on Chaos Theory[J].Computer Engineering,2006,32(23):100-103.
Authors:LU Jinjun  WANG Zhiquan
Affiliation:1.School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094; 2. Center of Education and Technology, Nantong Vocational College, Nantong 226007
Abstract:Chaotic characteristics of the Internet traffic data flows is studied on the theory of the phase space reconstruction,and some parameters such as correlative dimension and Lyapunov exponent are computed,the Internet traffic chaos phenomena lying in Internet traffic data flows are demonstrated.A radial basic function(RBF) neutral network model is constructed to forecast the Internet traffic data flows.The simulation results show that the forecast method of the RBF neutral network compared with the forecast method of back propagation(BP) neutral network has faster learning capacity and higher accuracy of forecast.
Keywords:Chaos theory  Phase space reconstruction  Internet data flows  RBF neutral network
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