计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
6期
136-138
,共3页
时延%Elman神经网络%动态递归
時延%Elman神經網絡%動態遞歸
시연%Elman신경망락%동태체귀
分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络.实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能.
分析瞭網絡傳輸時延的組成和特點,提齣瞭利用Elman神經網絡預測網絡傳輸時延,運用Matlab軟件對其預測進行倣真,結果證明Elman神經網絡能很好地預測網絡時延,為瞭進一步提高神經網絡的逼近能力和動態特性,提齣瞭一種改進的基于輸入層、隱藏層、輸齣層神經元的動態遞歸神經網絡.實驗證明,改進的Elman神經網絡比原來的網絡具有更好的動態性能.
분석료망락전수시연적조성화특점,제출료이용Elman신경망락예측망락전수시연,운용Matlab연건대기예측진행방진,결과증명Elman신경망락능흔호지예측망락시연,위료진일보제고신경망락적핍근능력화동태특성,제출료일충개진적기우수입층、은장층、수출층신경원적동태체귀신경망락.실험증명,개진적Elman신경망락비원래적망락구유경호적동태성능.
