基于改进的BP神经网络的Overlay网络流量预测

摘要：

随着网络规模的增长,Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点.与传统网络相比,Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求.提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Overlay网络的流量,运用反向计算方法,从理想最优值出发,近距离寻找最优解,缩短了求解时间并加大了找到最优解的几率.通过实验仿真可以看出,改进的BP神经网络方法的预测效果要明显好于传统的BP神经网络.

关键词：覆盖网络、网络流量、预测、反向传播(BP)神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金Y2008G16

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87