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- [7] 基于Elman神经网络的中期电力负荷预测模型研究[D]. 任丽娜.兰州理工大学 2007
- [8] Improved elman networks and applications for controlling ultrasonic motors[J]. APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2004, 18 (07) : 603 - 629Shi, XHLiang, YCLee, HPLin, WZXu, XLim, SP
基于改进Elman神经网络的网络流量预测
被引：31
作者：
党小超
[1
]
郝占军
[2
,3
]
机构：
[1] 西北师范大学网络教育学院
[2] 西北师范大学数学与信息科学学院
[3] 西京学院工程技术系
来源：
关键词：
Elman神经网络;
网络流量;
建模;
预测;
网络行为;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393.06 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
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。
引用
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页码：2648 / 2652
页数：5
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