基于深度信念网络的网络流量预测模型

任玮

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基于深度信念网络的网络流量预测模型

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为了提高网络流量预测精度,根据深度学习理论提出一种基于深度信念网络(DBN)的网络流量预测模型.该预测模型由受限玻尔兹曼机(RBM)单元组成,采用逐层无监督贪心算法训练参数,然后利用反向传播学习算法微调整个网络参数.最后基于该预测模型对收集到的真实网络流量进行预测和分析,并与传统神经网络预测进行对比研究,结果表明,该预测模型克服了传统神经网络容易陷入局部最优、训练时间长及函数拟合度不高等缺点,具有更高的预测精度.

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来源
《山西电子技术》 |2016年第1期|62-64,76|共4页
作者
任玮;
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作者单位

中北大学计算机与控制工程学院,山西太原030051;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.02;
关键词
网络流量; 深度学习; 深度信念网络; 受限玻尔兹曼机; 神经网络; 预测;

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