摘要: 随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量模型,给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法,并基于该流量模型对网络流量进行预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。
王俊松,高志伟. 基于RBF神经网络的网络流量建模及预测[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(13): 6-7.
WANG Jun-song,GAO Zhi-wei. Network traffic modeling and prediction based on RBF neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(13): 6-7.