Dropout回声状态网络的网络流量预测

牟晓惠; 李丽香

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提出了一种基于Dropout方法的回声状态网络(ESN).将基于Dropout方法的ESN(Dropout ESN)应用到实际的网络流量预测任务中,设置储备池内神经元以不同的概率停止工作,将经典的ESN和Dropout ESN进行了对比,分析了2种网络对预测性能的影响,将基于Dropout方法的ESN和其他网络的正规化方均根差进行对比分析.仿真结果表明,Dropout ESN对网络流量预测效果更优。

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来源
《北京邮电大学学报》 |2021年第5期|10-13|共5页
作者
牟晓惠; 李丽香;
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作者单位

北京邮电大学网络空间安全学院;

北京100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
机器学习; 回声状态网络; 网络流量预测; Dropout方法;

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