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。     

基于Elman神经网络的网络流量建模及预测

根据实际网络中测量得到的网络流量数据,建立一个基于Elman神经网络的流量模型,介绍Elman神经网络的架构设计,并提出一种基于正交最小二乘的学习算法,在此基础上对网络流量进行预测。仿真实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。     

一种引入混沌机制的新型Elman网络及其应用

针对一大类未知、时滞、高阶非线性动态系统的建模问题,提出了一种新的改进Elman网络模型——HF Elman,在Lyapounov稳定意义下证明了网络的稳定性,并在网络权值的训练过程中引入了混沌搜索机制,利用混沌固有的全局游动性有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,改善了网络的学习性能。仿真结果表明,新的模型及算法有效提高了网络的训练速度及乙烯质量指标的预测精度。     

Elman神经网络的网络流量预测

研究网络流量准确预测问题,由于网络流量变化具有非线性、突变性,传统网络流量预测是建立在线性模型的基础上,无法准确描述网络流量变化规律,导致预测精度低.为了提高网络流量的预测精度,提出一种Elman神经网络的网络流量预测模型.根据Elman神经网络良好的时变性捕捉能力和非线性预测能力对网络流量变化规律进行建模和预测.实验结果表明,模型具有良好的预测效果,相对于传统ARIMA模型、BP神经网络模型,Elman神经网络模型预测精度更高,误差更小,说明了改进的优化方法对网络流量预测是有效和可行的.     

遗传算法优化回声状态网络的网络流量预测

网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题.网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network,ESN)在非线性混沌系统预测与建模方面有着良好的性能,非常适合网络流量的预测.为了提高网络流量的预测精度,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化回声状态网络的网络流量非线性预测方法.首先利用回声状态网络对网络流量进行预测;然后利用遗传算法对回声状态网络预测模型中的储备池参数进行优化,提高预测模型的预测精度.通过中国联合网络通信公司辽宁分公司采集的实际网络流量数据进行了仿真验证.与差分自回归滑动平均模型(auto regressive integrated moving average,ARIMA)、Elman神经网络以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)这3种常见预测模型进行了对比,仿真结果表明提出的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,更能刻画网络流量复杂的变化特点.     

基于改进Elman神经网络的网络流量预测

针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。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。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。     

基于混沌理论和神经网络的网络流量预测

针对目前网络流量预测不能很好地满足智能网络管理需求的现状,分析网络流量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出某网络中心流量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络流量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

改进型Elman网络用于网络流量预测

为了更好地预测网络流量,提出了一种改进型Elman网络模型,并用文化算法对该模型进行了优化,获得了更佳的拟合度和预测性能。     

布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction,CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本,采用BP神经网络对学习样本进行训练,将模型参数当一个鸟巢,通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数,最后采用网络流量数据进行仿真实验,测试模型性能。仿真实验表明:所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题,能够获得更加理想的网络流量预测结果。     

基于改进的Elman神经网络的网络流量预测

在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能.     

小波与神经网络相结合的网络流量预测模型

针对网络流量序列的非线性和多时间尺度特性,提出了一种将小波变换与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型.该模型吸取了小波变换的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,分别使用RBF神经网络和Elman神经网络进行预测,把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果.     

基于改进Elmam神经网络的网络流量预测模型

提出了一种改进Elman动态回归神经网络,在此基础上建立了一种网络流量预测模型,该模型相对于传统的线性模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,利用某大学校园网统计得到的实际网络流量数据进行仿真实验,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

多重组合的网络流量分析方法研究

传统的平稳流量模型不能描述流量的非平稳特性,在进行预测中,随着预测步长的增加,预测准确性随之降低.而神经网络作为一种非平稳模型,虽然可以弥补平稳模型不能刻画流量非平稳性的缺陷,但是其网络中各参数选取还没有一个确切的理论依据.针对以上不足,本文提出一种多重组合的方法:ARIMA模型和Elman神经网络的对比组合模型对网络流量进行分析.仿真实验表明,该方法优于单一模型.     

基于递归神经网络的网络流量组合预测模型

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于Elman递归神经网络,小波和自回归的网络流量组合预测模型.对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,对具有平稳特征的尺度系数序列用AR模型进行预测:而对体现了网络流量非线性、非平稳特性的小波系数序列使用Elman递归神经网络进行预测,最后通过Mallat算法重构得到网络流量的预测值.     

Elman神经网络改进模型在脑膜炎诊断中的应用

为了客观地反映脑脊液（Cerebrospinal Fluid,CSF）所蕴涵的病理信息,研究CSF多变量非线性诊断指标和脑膜炎分类标准的内在联系,提出一种Elman神经网络改进模型辅助诊断脑膜炎疾病的方法。构建2层Elman神经网络改进模型网络训练和仿真的实验结构,分别把85和51例临床病例确诊数据作为训练样本和仿真数据的输入。仿真结果显示,采用Elman神经网络的改进模型应用于脑膜炎疾病的辅助诊断可以达到均方误差10-2精度。Elman神经网络改进模型针对CSF复杂数据关系辅助诊断脑膜炎疾病的智能计算是可行的。