基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测(英文)

陆锦军; 王执铨

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基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测(英文)

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应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时间序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。

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来源
《南京航空航天大学学报：英文版》 |2006年第4期|316-322|共7页
作者
陆锦军; 王执铨;
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作者单位

南京理工大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
混沌理论; 重构相空间; Lyapunov指数; 网络流量; RBF神经网络;

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