计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (7): 85-87.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2009.07.020
胡治国,张大陆,侯翠平,沈斌,朱安奇
HU Zhi-guo,ZHANG Da-lu,HOU Cui-ping,SHEN Bin,ZHU An-qi
摘要: 网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征,对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据,建立了基于随机神经网络的时延预测模型,该模型克服了传统时间序列预测方法受随机千扰因素影响大、模型结构辫识过程繁琐,以及传统神经网络预测方法易于陷入局部极值、偏离全局最优的缺点。仿真实验表明,在提前单步和多步的预测中该模型比AR模型、RBF神经网络预测算法的准确度更高。
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