[发明专利]一种短期网络流量预测方法有效
| 申请号： | 201811538729.9 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109818775B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 林振荣;刘承启;黄文海;伍军云;王炜立 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 胡群 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
本发明提供了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络的短期网络流量预测方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将数据集拆分成训练样本和测试样本；步骤2：初始化小波神经网络WNN结构及自适应微分进化算法ADE种群大小NP、最大进化代数G、初始变异概率F |
||
| 搜索关键词： | 一种 短期 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于自适应微分进化算法优化小波神经网络的短期网络流量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将数据集拆分成训练样本和测试样本；步骤2：初始化小波神经网络WNN结构及自适应微分进化算法ADE种群大小NP、最大进化代数G、初始变异概率F0、交叉因子CR的参数；步骤3：对种群中NP个个体进行编码，向量维度与小波神经网络的连接权值，小波基函数的伸缩系数、平移系数以及动量项系数相对应；步骤4：自适应微分进化算法对编码后的群体进行训练，通过自适应变异、交叉、选择操作，搜索适应度最优异的个体；步骤5：将寻优后的连接权值和小波系数赋给小波神经网络；步骤6：小波神经网络训练，计算网络输出值及误差值，并进行连接权值和小波系数的调整；步骤7：输入测试样本进行短时网络流量预测；步骤8：计算评价指标，给出预测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学，未经南昌大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811538729.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
