计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
6期
187-190
,共4页
网络流量%小波分析%神经网络%预测
網絡流量%小波分析%神經網絡%預測
망락류량%소파분석%신경망락%예측
研究无线网络优化控制问题,针对流量拥塞,传统BP小波网络(BPWNN)易陷入局部极小,收敛速度慢的缺陷,为了提高网络服务性能,提出一种改时的学习速率自适应的算法IBPWNN.在IBPWNN的小波网络运行过程中,动态的调整学习速率,防止网络陷入局部极小和误差变大.进行仿真实验,分别利用BPNN和IBPWNN进行网络流量进行对比预测.仿真结果证明,IBPWNN算法既简捷,又能够提高学习速度和精度,避免了BPWNN网络易出现的收敛速度慢、易产生局部最优解的问题,为网络优化提供了有效算法.
研究無線網絡優化控製問題,針對流量擁塞,傳統BP小波網絡(BPWNN)易陷入跼部極小,收斂速度慢的缺陷,為瞭提高網絡服務性能,提齣一種改時的學習速率自適應的算法IBPWNN.在IBPWNN的小波網絡運行過程中,動態的調整學習速率,防止網絡陷入跼部極小和誤差變大.進行倣真實驗,分彆利用BPNN和IBPWNN進行網絡流量進行對比預測.倣真結果證明,IBPWNN算法既簡捷,又能夠提高學習速度和精度,避免瞭BPWNN網絡易齣現的收斂速度慢、易產生跼部最優解的問題,為網絡優化提供瞭有效算法.
연구무선망락우화공제문제,침대류량옹새,전통BP소파망락(BPWNN)역함입국부겁소,수렴속도만적결함,위료제고망락복무성능,제출일충개시적학습속솔자괄응적산법IBPWNN.재IBPWNN적소파망락운행과정중,동태적조정학습속솔,방지망락함입국부겁소화오차변대.진행방진실험,분별이용BPNN화IBPWNN진행망락류량진행대비예측.방진결과증명,IBPWNN산법기간첩,우능구제고학습속도화정도,피면료BPWNN망락역출현적수렴속도만、역산생국부최우해적문제,위망락우화제공료유효산법.
