光电子·激光
光電子·激光
광전자·격광
JOURNAL OF OPTOECTRONICS·LASER
2006年
10期
1255-1258
,共4页
王兆霞%孙雨耕%王志勇%郝庭柱%孙小薇%秦娟%沈花玉
王兆霞%孫雨耕%王誌勇%郝庭柱%孫小薇%秦娟%瀋花玉
왕조하%손우경%왕지용%학정주%손소미%진연%침화옥
网络流量预测%神经网络(NN)%back-propagation(BP)算法%最小二乘学习算法
網絡流量預測%神經網絡(NN)%back-propagation(BP)算法%最小二乘學習算法
망락류량예측%신경망락(NN)%back-propagation(BP)산법%최소이승학습산법
分别采用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络(NN),并用于复杂业务流量预测.以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性,并分析比较了他们在流量预测中的可行性,得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比BP算法收敛速度快、收敛误差相差不多,验证了复杂自相似业务流的可预测性,为复杂自相似网络业务流预测的研究提供了一种有效途径.
分彆採用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘學習算法訓練神經網絡(NN),併用于複雜業務流量預測.以自相似流量模型驗證瞭2種NN學習算法的有效性,併分析比較瞭他們在流量預測中的可行性,得齣Davidon最小二乘學習算法訓練的NN比BP算法收斂速度快、收斂誤差相差不多,驗證瞭複雜自相似業務流的可預測性,為複雜自相似網絡業務流預測的研究提供瞭一種有效途徑.
분별채용back-propagation(BP)산법화Favidon최소이승학습산법훈련신경망락(NN),병용우복잡업무류량예측.이자상사류량모형험증료2충NN학습산법적유효성,병분석비교료타문재류량예측중적가행성,득출Davidon최소이승학습산법훈련적NN비BP산법수렴속도쾌、수렴오차상차불다,험증료복잡자상사업무류적가예측성,위복잡자상사망락업무류예측적연구제공료일충유효도경.
