基于神经网络的业务量预测研究

王兆霞; 孙雨耕; 王志勇; 郝庭柱; 孙小薇; 秦娟; 沈花玉

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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。

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来源
《光电子．激光》 |2006年第10期|1255-1258|共4页
作者
王兆霞; 孙雨耕; 王志勇; 郝庭柱; 孙小薇; 秦娟; 沈花玉;
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作者单位

天津大学电气与自动化工程学院;

天津理工大学光电信息与电子工程学院;

桂林电子科技大学通信与信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
网络流量预测; 神经网络(NN); back-propagation(BP)算法; 最小二乘学习算法;

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