文献类型：期刊文章

作　　者：党小超[1] 郝占军[2,3]

机构地区：[1]西北师范大学网络教育学院,兰州730070 [2]西北师范大学数学与信息科学学院,兰州730070 [3]西京学院工程技术系,西安710123

出　　处：《计算机应用》

基　　金：甘肃省科技支撑计划项目(090GKCA075)

年　　份：2010

卷　　号：30

期　　号：10

起止页码：2648-2652

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。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。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。

关 键 词：ELMAN神经网络 网络流量 建模  预测  网络行为

分 类 号：TP183] TP393.06]