文献类型：期刊文章

作　　者：刘杰[1] 黄亚楼[2]

机构地区：[1]南开大学信息技术科学学院,天津300071 [2]南开大学软件学院,天津300071

出　　处：《计算机应用》

基　　金：天津市科技攻关计划重点科技攻关专项项目(05YFGZGX24000);南开大学亚洲研究中心项目(AS0405)

年　　份：2007

卷　　号：27

期　　号：7

起止页码：1770-1772

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：传统的流量分析建立在线性模型的基础上,但是由于复杂的拓扑结构和网络行为,网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型,预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。

关 键 词：流量模型  流量预测  流量采集  时间序列 人工神经网络

分 类 号：TP393.07]