计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
12期
83-87
,共5页
覆盖网络%网络流量%预测%反向传播(BP)神经网络
覆蓋網絡%網絡流量%預測%反嚮傳播(BP)神經網絡
복개망락%망락류량%예측%반향전파(BP)신경망락
随着网络规模的增长,Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点.与传统网络相比,Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求.提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Overlay网络的流量,运用反向计算方法,从理想最优值出发,近距离寻找最优解,缩短了求解时间并加大了找到最优解的几率.通过实验仿真可以看出,改进的BP神经网络方法的预测效果要明显好于传统的BP神经网络.
隨著網絡規模的增長,Overlay網絡流量預測已經日漸成為研究熱點.與傳統網絡相比,Overlay網絡本身的特性決定瞭傳統的預測方法已不能適應它的要求.提齣一種基于模擬退火的粒子群神經網絡來預測Overlay網絡的流量,運用反嚮計算方法,從理想最優值齣髮,近距離尋找最優解,縮短瞭求解時間併加大瞭找到最優解的幾率.通過實驗倣真可以看齣,改進的BP神經網絡方法的預測效果要明顯好于傳統的BP神經網絡.
수착망락규모적증장,Overlay망락류량예측이경일점성위연구열점.여전통망락상비,Overlay망락본신적특성결정료전통적예측방법이불능괄응타적요구.제출일충기우모의퇴화적입자군신경망락래예측Overlay망락적류량,운용반향계산방법,종이상최우치출발,근거리심조최우해,축단료구해시간병가대료조도최우해적궤솔.통과실험방진가이간출,개진적BP신경망락방법적예측효과요명현호우전통적BP신경망락.
