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基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测  
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【英文篇名】 Study on Internet Traffic Forecast of BP Neutral Network Based on Chaos Theory
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【作者】 吴文清; 赵黎明; 刘嘉焜;
【英文作者】 Wu Wenqing1 Zhao Liming1 Liu Jiakun2 1(School of Management Tianjin Univ.; Tianjin 300072) 2(School of Science; Nankai Univ. & Tianjin Univ.; Liuhui Center for Applied Mathematics; Tianjin 300072);
【作者单位】 天津大学管理学院; 天津大学理学院 天津; 南开大学天津大学刘徽应用数学中心天津;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2005年 17期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 网络流量; 混沌理论; 相空间重构; BP神经网络;
【英文关键词】 Internet traffic; chaos theory; phase space reconstruction; BP neutral network;
【摘要】 应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力,并具有较长的预测步长。
【英文摘要】 With phase space reconstruction,the paper demonstrates the Internet traffic chaos phenomena lies in Internet traffic,and computes some parameters such as correlative dimension,Lyapunov exponent.Based on this,the paper constructs the BP neutral network model to forecast the Internet traffic.Comparing with FARIMA(p,d,q) model,the BP neutral network model has the same ability of forecast and has longer space of forecast.
【基金】 国家重大自然科学基金(编号:90104015); 加拿大自然科学与工程研究基金(编号:RGPIN-2003-42878); 天津市自然科学基金(编号:023601111)
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP393.02
【正文快照】 在计算机网络模型的设计,评价和优化中,网络业务模型起着非常重要的作用。其中,时间序列模型作为研究网络业务的工具,有着很好的应用前景。然而,传统时间序列模型只能处理短相关(short-range dependence),如泊松过程,M arkov过程,AR(Auto-Regressive),M A(M oving Average),ARM

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