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搜索资源列表

  1. 基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析.nh

  2. 基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析.nh 论文一篇，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：yueqi6

  1. 基于garch方法的网络流量预测 毕业论文

  2. _基于garch方法的网络流量预测 _基于garch方法的网络流量预测 内含毕业论文（格式规范），用户使用手册，英文论文翻译

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-17
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：dreamjacky

  1. 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

  2. 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：sxf544580

  1. 基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测

  2. 基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测，用于预测方面的额资料，有很好的借鉴价值

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-16
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：gdhd888

  1. 基于分形的网络流量模型的分析与研究

  2. 作者：唐斐 单位：北京邮电大学 流量模型是网络性能分析和通信网络规划设计的基础,精确的流量模型对设计高性能网络协议、业务量预测与网络规划、高性能的网络设备与服务器、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理都有着重要意义。传统的电信网络中采用泊松模型来刻画网络流量的随机属性,研究电话通信中的呼叫数量、等待时间、通话时长等参数的统计特性,并由此来设计电话网络,以保证一定的QoS。实践证明,该模型对于传统电话网的系统设计和性能评估问题是非常有效的。 随着通信技术的发展,通信网络也发生着日新月异的变化。研究

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：smallroom_1988

  1. 面向城域网的网络流量建模研究

  2. 网络流量模型是网络性能分析与网络规划设计的基础，精确的网络流量模型 对设计高性能网络协议、高性能的网络设备、高效网络拓扑结构、流量预测与网 络规划、拥塞控制与负载均衡等都具有重要意义。随着近年来互联网的日益普及 和应用的急剧增加，骨干网流量的特征也发生了很大改变，传统的网络流量模型 已经不能适应当前的骨干网流量。因而，研究当前骨千网流量的规律，设计能反 映其特征的模型，是今后一段时间网络流量领域研究的一个重要方向。

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2012-06-29
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：jmtm1985

  1. 基于ARMA的无线传感器网络流量预测模型的研究

  2. 无线传感器网络(WSN)的流量预测研究对于WSN管理具有至关重要的意义。基于WSN的特点，结合自回归滑动平均(ARMA)模型，该文提出了一个面向WSN的流量预测算法。仿真结果表明，该算法具有较高的预测精度；利用本算法对WSN的多路径路由机制进行改进后，可进一步提高WSN的生存期。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：u013266659

  1. 基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

  2. 关于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-03
    • 文件大小：326kb
    • 提供者：qq_26298883

  1. 基于小波变换的网络流量在线预测模型

  2. 基于小波变换的网络流量在线预测模型,haar小波，用AR模型进行预测。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-23
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：youngsmall

  1. 网络流量预测综述总结

  2. 网络流量预测： 工具 数学模型；人工智能算法（人工神经网络ＡＮＮ） 用数学模型来描述网络流量，虽然能够对未来时刻的网络流量进行一定的预测，但要更加灵活、高效地进行流量预测还需要人工智能等一些方法。 同时，网络流量行为随着时间和地域的不同会呈现出很大的变化，因此想提供一种针对网络流量的通用化预测是很困难的，理想的预测方式应该是自适应的而且一定要能够给用户提供足够的可信信息。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-30
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：karenwang0123

  1. 基于改进的量子粒子群 优化小波神经网络的网络流量预测

  2. 为了改善小波神经网络( WNN) 进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法( QPSO) 搜索后期的早熟 收敛缺陷，提出了一种改进的 QPSO。该算法定义粒子群聚拢度，改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数 并服从随机分布，以使粒子群具有动态自适应性，避免陷入局部最优， 并通过搜索使用 WNN 待优化参数编码位 置向量的粒子群的全局最优位置来实现目标参数的优化，使用本算法优化 WNN 参数， 建立了基于改进的 QPSO 优化 WNN 的网络流量预测模型。使用真实网络流量通过两组对比实验对其预测

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：335kb
    • 提供者：lc1991224

  1. 基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

  2. 基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测。。。关于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测。。。。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_45064770

  1. Python-Kaggle网络流量预测

  2. Kaggle | 网络流量预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：922kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型

  2. 随着互联网规模和应用的扩大,网络数据流量呈现出复杂多分形性的特点,针对这个特性,构建了基于小波分析和ARMA模型的网络流量预测模型,用Mallat算法将原始流量数据分解为4个分层数据,对各层数据用ARMA模型进行预测,再将各层预测数据重组为预测的网络流量.采用真实数据进行仿真的试验表明,基于小波分析和ARMA相结合的网络流量预测模型的预测结果具有较高的准确度,并在网络管理和优化中具有重要实用价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：1019kb
    • 提供者：weixin_38582719

  1. 基于时间序列的PTN流量预测

  2. 基于时间序列的PTN流量预测，王点点，宋海楠，随着5G网络的兴起，PTN网络成为承载4G\5G基站与核心网的主要传输承载网。5G的发展也对传输设备流量提出了新的挑战。为了降低成本同时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：863kb
    • 提供者：weixin_38610277

  1. 回声状态网络对网络流量的预测.zip

  2. 里面包含三组网络流量数据，一组公共数据集，还有回声状态网络的matlab代码，主要包括2个方面，一个是对数据进行处理，另外一个是预测，提供给大家学习，希望有所帮助

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：qq_43707630

  1. 布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测

  2. 为了提高预测精度，提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction，CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本，采用BP神经网络对学习样本进行训练，将模型参数当一个鸟巢，通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数，最后采用网络流量数据进行仿真实验，测试模型性能。仿真实验表明：所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题，能够获得更加理想的网络流量预测结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：709kb
    • 提供者：weixin_38640168

  1. 一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型

  2. 该文提出了一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型,首先采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将这些不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,利用FIR神经网络对这些分量分别进行预测,将合成之后的结果作为原始网络流量的预测。实验结果表明:采用该模型对实际的广域网网络流量数据进行预测,不仅可以得到较快的收敛效果,而且预测性能比现有的小波神经网络和FIR神经网络要好得多。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：weixin_38711008

  1. 基于改进LSTM算法的天地一体化信息网络流量预测

  2. 天地一体化信息网络由于存在流量突发性强、拓扑时变等问题使得通信易产生中断，流量波动不平稳导致其流量预测难度远高于地面网络。针对该问题，提出一种改进的LSTM算法，首先分析流量序列滞后变量对预测值的影响，判断流量自相关度；其次，采用以预测值代替中断的方式，消除训练集的噪声和断点；最后，使用Dropout算法减少了噪声和神经网络过拟合带来的影响，准确预测天地一体化信息网络流量数据。仿真实验表明，在OPNET仿真环境中，该算法相较于其他算法准确性提升了59.21%，算法训练速度提升了11.11%，能够

  3. 所属分类：其它

  1. 针对设备端口链路的LSTM网络流量预测与链路拥塞方案

  2. 针对设备端口链路流量，提出两种基于长短期记忆网络的预测模型。第一种针对在大时间粒度下平稳变化的流量；第二种则针对在小时间粒度下波动剧烈的非平稳流量。通过选用不同的数据划分方式与模型训练方法，构建两种具有不同网络结构的流量预测模型。实验结果表明，前者在处理平稳变化的流量时能够达到极高的预测精度，后者在处理非平稳流量时具有明显优于SVR模型、BP神经网络模型的预测效果。在第二种预测模型的基础上，提出了参数可调的链路拥塞预警方案，实验证明该方案具有一定的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：946kb
    • 提供者：weixin_38672815
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