文献类型：期刊文章

作　　者：王俊松[1] 高志伟[1]

机构地区：[1]天津大学自动化系,天津300270

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472078)

年　　份：2008

卷　　号：44

期　　号：13

起止页码：6-7

语　　种：中文

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

摘　　要：随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量模型,给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法,并基于该流量模型对网络流量进行预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。

关 键 词：RBF神经网络 网络流量 建模  预测  

分 类 号：TP393.07]