基于Elman网络的时延预测及其改进

分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能。     

网络时延预测研究

网络时间延迟是影响网络控制系统性能的一个主要因素,提前知道网络时延对提升网络控制系统的性能有一定的重要作用,网络时延预测准确度的高低直接影响到网络控制系统性能,为了更好的预测数据在网络上传输的时间延迟,满足网络控制系统需要,该文针对互联网中网络时延的预测问题进行了分析,分别用AR模型和Elman神经网络预测网络时延,通过仿真表明,平稳时延的预测AR模型要稍好,但扰动时延的预测Elman神经网络预测准确度及自适应性优于AR模型。     

机器人遥操作系统中信息延时的预测研究

分析了互联网传输时延的组成和特性后,提出了用BP神经网络和Elman神经网络预测网络传输时延,仿真结果表明BP神经网络和Elman神经网络提供了两种有前途的互联网时延预测方法,但Elman神经网络有更好的预测效果.     

基于RBF网络和AR模型的网络时延预测

分析了网络传输时延的组成和特点，提出了利用AR模型和RBF神经网络预测网络传输时1延，运用Matlab软件对其预测进行仿真．结果证明AR模型和RBF神经网络都能很好的预测网络时延，通过对比仿真结果分析，得出各自进行时延预测的适用条件。     

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.     

基于随机神经网络的多步网络时延预测模型

网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征,对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据,建立了基于随机神经网络的时延预测模型,该模型克服了传统时间序列预测方法受随机干扰因素影响大、模型结构辨识过程繁琐,以及传统神经网络预测方法易于陷入局部极值、偏离全局最优的缺点.仿真实验表明,在提前单步和多步的预测中该模型比AR模型、RBF神经网络预测算法的准确度更高.     

基于神经网络的时延预测算法研究

网络控制系统由于时延的存在,其稳定性通常难以保证,一般要求控制器能够准确预知系统的时延 值.网络形式的不同..时延的变化具有规律性或无序性.针对网络时延变化的不同情况,提出了利用线性神经网络和 RBF径向基函数网络技术对时延进行预测.通过对二者预测仿真结果的对比分析,得出了其各自进行时延预测的 适用条件.     

基于Elman神经网络110警情预测研究

统计110警情数据,建立警情数据的时间序列,选定网络的输入、输出节点,创建Elman神经网络,利用样本数据对网络进行训练学习,测试数据的仿真实验结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络对110警情进行短期预测,预测的精度更高。     

基于Elman神经网络的燃气轮机功率预测方法研究

预测燃气轮机未来的功率变化趋势对故障预测非常重要。针对燃气轮机故障预测的问题,提出了一种基于Elman神经网络的功率预测方法。以某电厂燃气轮机的实际数据为例,选取与功率变化最相关的属性。通过对比实验,采取合适的预处理方法,确定神经网络模型的输入,设置合适的隐含层神经元个数,从而建立了基于Elman神经网络的燃气轮机功率预测模型。最后通过与反向传播(back propagation,BP)网络、径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行比较,验证了该方法的有效性。     

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。