基于神经网络的业务量预测研究.pdf

H电手·嫩兴 第17卷第10期2006年10月Journal V01．17No．10Oct．2006 ofOptoelectronics·Laser 基于神经网络的业务量预测研究* 王兆霞¨’，孙雨耕1，王志勇2，郝庭柱2，孙小薇3，秦娟2，沈花玉2 (1．天津大学电气与自动化工程学院，天津300071；2．天津理工大学光电信息与电子工程学院，天津 300191；3．桂林电子科技大学通信与信息工程系，广西桂林541004) 杂业务流量预浏。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性，并分析比较了他们在流量预 测中的可行性，得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比BP算法收敛速度快、收敛误差相差不多， 验证了复杂自相似业务流的可预测性，为复杂自相似网络业务流预测的研究提供了一种有效途径。 关■词：网络流量预测}神经网络(NN)Iback-propagation(BP)算法；最小二乘学习算法 中圈分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1005-0086(2006)10-1255一04 Researchon NetworkTrafficNeuralNetworks Predicting Using WANG Zhao—xia¨。，SUN Yu—gen91，WANGZhi—yon92，HA0Ting-zhu2， SUN Xiao-wei3，QINJuan2，SHENHua-yu2 (1．SchoolofElectrical and 300071，Chinal2．De— EngineeringAutomation，TianjinUniversity，Tianjin of InformationandElectronic Instituteof partmentOpto-Electronic Engineering，TianjinTechnology， Tianjin ofCommunicationandInformation University 300191，China；3．Department Engineering，Guilin of Electronie 541004，China) Technology，Guilin used and least Abstract：This Davidon paper Back—propagation(BP)algorithmssquares- based totraintheneuralnetwork(NN)tothenonlinearself-simi- learningalgorithm predict Iarnetworktraffic and ofthese were two respectively．Thefeasibilityadvantage algorithms discussed theMean errorsandthe