| 融合模拟退火算法的神经网络流量预测研究 |
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| 引用本文： | 陈静,刘渊.融合模拟退火算法的神经网络流量预测研究[J].计算机工程与设计,2011,32(6):2138-2141,2145. |
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| 作者姓名： | 陈静 刘渊 |
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| 作者单位： | 1. 江南大学物联网工程学院,江苏无锡,214122
2. 江南大学数字媒体学院,江苏无锡,214122 |
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| 基金项目： | 江苏省科技支撑计划基金项目，无锡市科技计划基金项目 |
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| 摘 要： | 为了提高网络流量预测的精度,针对BP网收敛极易陷入局部极小点的缺陷,引入模拟退火算法思想优化小波包神经网络,对网络流量数据的时间序列进行建模预测。先将原始网络流量序列进行小波包消噪,将消噪后的序列作为融合模拟退火思想的小波包神经网络的输入,待预测序列作为输出。通过消噪后的前N天的流量序列,预测出后M天流量序列。仿真实验结果表明,与直接利用小波神经网络预测的模型比较,融合了模拟退火算法思想的小波包神经网络具有更好的预测能力。
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| 关 键 词： | 小波包 消噪 神经网络 模拟退火 流量预测 |
Traffic prediction research of neural network combined simulated annealing algorithm |
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| CHEN Jing,LIU Yuan.Traffic prediction research of neural network combined simulated annealing algorithm[J].Computer Engineering and Design,2011,32(6):2138-2141,2145. |
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| Authors: | CHEN Jing LIU Yuan |
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| Affiliation: | 1.School of Things,Jiangnan University,Wuxi 214122,China; 2.School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi 214122,China) |
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| Abstract: | |
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