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遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测
王雪松;赵跃龙
【期刊名称】《计算机系统应用》 【年(卷),期】2015(024)001
【摘 要】为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值. 【总页数】5页(P180-184) 【作 者】王雪松;赵跃龙
【作者单位】佛山职业技术学院电子信息系,佛山528137;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640 【正文语种】中 文 【相关文献】
1.量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测 [J], 张立仿;张喜平 2.遗传算法优化延迟时间和嵌入维的网络流量预测 [J], 王雪松;赵跃龙 3.基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测 [J], 张颖璐
4.遗传算法优化回声状态网络的网络流量预测 [J], 田中大;高宪文;李树江;王艳红 5.遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测 [J], 刘春
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本文来源：https://www.wddqxz.cn/e62ffc9b3286bceb19e8b8f67c1cfad6185fe969.html
2022-12-27
