【摘 要】
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建立有效的网络流量预测模型对网络规划、网络管理有重要意义,传统流量预测模型多数是线性系统,难以刻画出Internet流量的非线性特征.本文利用三层反向传播(Backpropagation,
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建立有效的网络流量预测模型对网络规划、网络管理有重要意义,传统流量预测模型多数是线性系统,难以刻画出Internet流量的非线性特征.本文利用三层反向传播(Backpropagation,BP)神经网络,提出一个p步相关、提前l步预测的网络流量模型.运用该模型我们对一大型局域网的边界路由器流量进行了预测,并利用误差分析指标平均偏移率对预测精度量化评价.文中深入讨论了参数取值对预测的影响,给出了具体的实验数据.为了验证该模型,我们将历史流量数据进行聚合,得到多个流量序列,并进行了预测.实验结果表明利用BP人工神经网络进行Internet流量预测是可行且有效的一种算法.
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