【摘 要】
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随着互联网逐步走入世界的每一个角落,人们对互联网的了解也不断加深,互联网业务量急剧增加。特别是进入了二十一世纪以后,互联网产业链更是以前所未有的迅猛势头日益壮大,无
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随着互联网逐步走入世界的每一个角落,人们对互联网的了解也不断加深,互联网业务量急剧增加。特别是进入了二十一世纪以后,互联网产业链更是以前所未有的迅猛势头日益壮大,无论是生活还是工作,人们已经无法脱离互联网。伴随新业务的不断出现,人们对互联网服务质量的要求也越来越高,互联网的服务质量正面临着巨大的考验。越来越多的研究人员纷纷致力于如何在现有基础设施的基础上优化互联网管理、掌握网络流属性、特征,从而使网络性能达到最优。
网络流量是随机、突发、动态和实时的,与此同时网络流量具有自相似性,不仅在短时期内具有相同的统计特性表现出相关性,在长期的数据流信息中其高可变性可描述为长相关性。对网络流量建模、分析可以有效的评估网络性能,高精度的预测结果能够对网络的设计、控制与调整起到很好的指导作用。
论文的研究目的在于建立能更好刻画网络流量特征的新神经网络模型,更准的预测出预期流量值。文中分析了网络流量分析预测的现状,针对BP神经网络在预测中极易陷入局部最小点的不足,优化算法并建立新的预测模型。
本文介绍了小波包神经网络在流量预测中的应用,通过小波包分析预处理的流量数据摈除了噪声信号的影响,使网络输出值更接近实际流量。模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)有较强的局部搜索能力,能够跳出网络的极小点,得到全局最优。卡尔曼(R.E.Kalman)滤波算法可以排除随机观测噪声以及干扰信号,提取有用信号,在训练过程中,除了以有序的方式更新网络权值,对携带二阶微分信息的逼近误差方差针同样进行更新。融合上述两种算法,本文提出了改进的小波包神经网络模型。通过仿真实验,证明新模型是有效的。
本文的研究工作表明,以小波包神经网络模型为基础改进后的模型能够很好的对网络流量数据拟合,且预测精度明显优于小波包神经网络模型。
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