季节周期性Elman网络的网络流量分析与应用

• 作 者: 党小超 郝占军
• 机 构: 西北师范大学网络教育学院,西北师范大学数学与信息科学学院,西京学院工程技术系
• 出 处: 计算机工程与应用
• 发表日期: 2010年28期
• 关键词: 改进的Elman神经网络 网络流量 建模 自适应边界值 季节周期性

针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出了一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的。