黑龙江科技信息
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흑룡강과기신식
HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2008年
13期
63
,共1页
神经网络%网络流量%GRNN算法%BP算法
神經網絡%網絡流量%GRNN算法%BP算法
신경망락%망락류량%GRNN산법%BP산법
针对网络出口流量在时序上的复杂非线性特征,采用泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)对网络流量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定GRNN神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB 6.5环境下GRNN神经网络的网络流量预测模型,并用黑龙江科技学院网络出口流量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.
針對網絡齣口流量在時序上的複雜非線性特徵,採用汎化迴歸神經網絡GRNN(generalized regression NN)對網絡流量時間序列進行預測.用自相關分析技術分析時間序列的延遲特性,據此確定GRNN神經網絡的輸入、輸齣嚮量,建立瞭基于MATLAB 6.5環境下GRNN神經網絡的網絡流量預測模型,併用黑龍江科技學院網絡齣口流量數據進行瞭驗證.結果錶明,該模型擬閤精度和預測精度較高、計算速度較快.
침대망락출구류량재시서상적복잡비선성특정,채용범화회귀신경망락GRNN(generalized regression NN)대망락류량시간서렬진행예측.용자상관분석기술분석시간서렬적연지특성,거차학정GRNN신경망락적수입、수출향량,건립료기우MATLAB 6.5배경하GRNN신경망락적망락류량예측모형,병용흑룡강과기학원망락출구류량수거진행료험증.결과표명,해모형의합정도화예측정도교고、계산속도교쾌.
