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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模態(tài)分解的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)機(jī)制研究
網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)可以在事件發(fā)生前向管理員提供預(yù)警,對(duì)于有效的網(wǎng)絡(luò)管理至關(guān)重要。在本書(shū)中設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型SAVE-AS,它嵌入了一種新的可擴(kuò)展人工蜂群(SABC)算法、相空間重構(gòu)、變分模態(tài)分解(VMD)和集成極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM),該機(jī)制首先使用SABC以新解更新模型,并在每次迭代中微調(diào)干擾以處理干擾,以找到同步最優(yōu)的最佳值。本書(shū)通過(guò)對(duì)過(guò)往研究的回顧,闡明了該模型的基本邏輯和構(gòu)成方式,并在此基礎(chǔ)上對(duì)各個(gè)子系統(tǒng)如集成極限學(xué)習(xí)機(jī)等做了介紹并說(shuō)明了它們?cè)谙到y(tǒng)中的作用,最后對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型的未來(lái)發(fā)展做出了合理的預(yù)想。
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