组合神经网络的网络流量预测研究

摘要：

　　提出一种组合神经网络的网络流量预测模型。首先采用SMOF网络对网络流量数据进行聚类，然后采用Elman网络对聚类后的流量数据进行训练并预测，同时采用遗传算法对Elman网络的网络结构进行优化，提高网络流量预测精度。仿真结果表明，组合神经网络加快了网络流量预测速度，提高了网络流量预测精度，克服了单一预测模型不足，为网络流量预测提供了新的思路，具有很好的应用前景。

关键词： 组合神经网络 遗传算法 SMOF网络 Elman网络 网络流量预测

作者: 章治

作者单位: 江西科技师范学院 现代教育技术中心,江西 南昌 330013

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011年江苏省人工智能学术会议

会议地点: 徐州

会议语种:中文

页码: 98-101,105

在线出版日期: 2011-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）