文献类型：期刊文章

作　　者：陈南岳[1] 汤永斌[2] 岳淼[3] 滕云[3]

Chen Nanyue;Tang Yongbin;Yue Miao;Teng Yun(Modern Educational and Technological Center of North Sichuan Medical College,Nanchong 637000,China;Modern Educational and Technological Center of Nanchong Professinal Technic College,Nanchong 637131,China;School of Computer Science of China West Normal University,Nanchong 637002,China)

机构地区：[1]川北医学院现代教育技术中心,四川南充637000 [2]南充职业技术学院现代教育技术中心,四川南充637131 [3]西华师范大学计算机学院,四川南充637002

出　　处：《科技通报》

年　　份：2017

卷　　号：33

期　　号：7

起止页码：86-89

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：云计算等概念的出现导致网络规模需求不断增大,网络流量不断增多,如何能够更好地预测网络流量成为了网络研究的热点,本文在网络流量预测中分析了小波-BP神经网络的不足,采用改进的下降梯度法优化BP神经网络,另外通过采用实体编码,适应度函数选择,权重系数提高粒子群算法优化小波-BP神经网络。仿真实验说明本文算法能够有效的提高了网络流量的预测精度,该算法具有广泛的运用前景。

关 键 词：网络流量 小波-BP神经网络  下降梯度法  实体编码  

分 类 号：TP393.08]