内容提供者
基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法研究.pptx
2024-10-04
20金币
4.4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法研究.pptx
,目录PartOnePartTwo研究背景和意义国内外研究现状及发展趋势研究内容和方法PartThree小波变换理论神经网络基础小波神经网络原理PartFour算法设计思路算法改进措施算法流程图PartFive数据集介绍实验环境和参数设置实验结果及分析结果比较和讨论PartSix研究成果总结未来研究方向和展望THANKS
2024-10-04
20
4.4MB
基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法研究.docx
基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法研究基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法研究摘要：随着互联网的快速发展和智能化应用的广泛使用,高速网络流量的预测在网络管理和优化中变得越来越重要。小波神经网络（WNN）作为一种强大的非线性模型,已经在许多领域取得了成功。然而，传统的小波神经网络在高速网络流量预测中仍然存在一些问题，如样本集处理、网络流量时序特性考虑不足。本文为了改进这些问题，提出了一种基于改进小波神经网络的高速网络流量预测算法。在算法中，我们通过数据预处理方法生成了适用于小波神经网络的样本集
2024-10-23
5
11KB
结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型.docx
结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型1.内容描述本文档主要研究了结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型。我们介绍了改进算术优化算法的基本原理和优点，以及其在网络流量预测中的应用背景。我们详细阐述了小波神经网络的结构、特点和优势，以及其在处理非线性和非平稳信号方面的潜力。在此基础上，我们提出了一种将改进算术优化算法与小波神经网络相结合的网络流量预测模型。该模型充分利用了两种方法的优势，提高了预测准确性和鲁棒性。为了验证模型的有效性，我们在实际数据集上进行了实验，并与其他常用方法
2024-10-17
9
25KB
改进的基于小波变换和FARIMA模型的网络流量预测算法.docx
改进的基于小波变换和FARIMA模型的网络流量预测算法网络流量预测是网络性能管理和优化的关键问题。预测网络流量可以帮助网络管理员更好地规划网络带宽、优化网络性能和保证网络安全。网络流量预测通常可以分为上下两层次：上层次预测网络整体的流量，下层次预测网络单个节点的流量。本文将介绍一种改进的网络流量预测算法，该算法基于小波变换和FARIMA模型，并且可以预测整个网络的流量。首先，小波变换是一种用于信号处理和数据分析的强大工具。小波分析将数据转换为时/频域，从而可以轻松地提取出有关信号的信息，例如趋势、周期性和
2024-11-10
5
10KB
基于神经网络的改进网络流量预测算法的研究的综述报告.docx
基于神经网络的改进网络流量预测算法的研究的综述报告随着互联网技术的发展和普及，网络已经成为现代社会中至关重要的基础设施之一。然而，网络流量预测一直是网络管理和运营的一个重要问题。精确的网络流量预测可以帮助网络管理员和运营商更好地了解网络的负载情况，并做出相应的调整和优化。基于神经网络的改进网络流量预测算法可以准确预测未来的网络流量情况，这是一个备受关注的研究领域。神经网络是一种计算模型，它可以通过多个简单的处理单元（神经元）相互连接，组成一个复杂的网络结构来进行信息处理和学习。传统的神经网络模型使用的是前
2024-09-18
5
11KB