一种新的P2P网络流量预测模型

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (9): 39-41.

一种新的P2P网络流量预测模型

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本课题得到国家自然科学基金（60573141和60773041）,江苏省自然科学基金（BK2005146）,江苏省高技术研究计划（BG2005038,BG2006001）,国家高科技863项目（2006AA01Z219,2006AA01Z439,2007AA01Z404,2007AA01Z478）,2006江苏省软件专项,南京市高科技项目（2007软资127）,现代通信国家重点实验室基金（9140C1101010603）,江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金（kjs050001、kjs06006）资助和

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 当前，对等计算（Peerto Peer）引起了广泛的关注，其典型应用有文件共享，即时通信等等，为了更好地使用P2P资源，合理规划P2P网络资源，建立P2P流量预测模型具有十分重要的理论意义和现实价值。基于小波神经网络提出了一个P2P网络流量预测模型，预测模型共分为输入层、隐含层、输出层，通过使用小波代替传统神经网络的Sigmoid作为神经网络的隐节点激励函数，在Matlab6．5仿真平台中实现，结果显示能够有效提高P2P网络流量预测精度。

关键词: 神经网络小波 P2P 网络流量

Abstract: Recently, there has been a growing interest in the potential use of Peer to Peer computing （P2P） in many applications such as file sharing, instant communication. Therefore, to realize their potential, there is a need of a P2P traffic prediction algorithm

Key words: Neural network,Wavelet, P2P, Network traffic

. 一种新的P2P网络流量预测模型[J]. 计算机科学, 2008, 35(9): 39-41. https://doi.org/

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