汪志勇
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：江西师范大学计算机信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合分形神经网络理论的网络流量预测研究
- 网络流量特性的分析、流量建模以及流量预测对于新一代网络协议设计、网络管理和提高网络服务质量等都有重要的意义。本文也正是以网络流量特性分析为出发点，对网络流量预测模型算法及其应用进行了相关的研究。
论文首先对网络...
- 汪志勇
- 关键词：网络流量
- 文献传递
- 基于多重分数差分和AR模型的网络流量预测被引量：7
- 2009年
- 网络流量的分析、模型仿真以及流量的预测,在网络管理和设计中起着很重要的作用,提出了一种利用多重分数差分与自回归模型进行网络流量建模和预测的新方法。通过多重分数差分的消除长相关序列中的长相关特性,得到多条短相关信号和一条趋势项,分别利用AR模型进行定阶、参数估计及预测操作,用实际网络流量对该模型进行验证,实验表明,该方法比传统的预测方法具有更好的预测效果。
- 汪志勇邱晓红
- 关键词：长相关自相似AR模型
- PSO粒子群算法在神经网络泛化能力中研究被引量：6
- 2009年
- 利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本梯度下降法好,不但稳定性好,而且预测精度高,泛化能力得到明显加强。
- 刘军邱晓红汪志勇杨鹏
- 关键词：BP网络传递函数泛化
- 分形滤波的网络流量预测被引量：2
- 2009年
- 提出了一种结合分形滤波与线性神经网络进行网络流量预测的新方法。通过分形滤波增强网络流量中的长相关结构,使序列更加平滑,根据相空间重构理论利用线性神经网络进行预测操作,并用实际网络流量验证该模型的有效性。
- 汪志勇邱晓红
- 关键词：分形自相似神经网络网络流量
- 基于相似性最优模块神经网络的股票预测被引量：1
- 2008年
- 该文提出一种最优模块化神经网络的模型.BP网络存在学习后面的样本而"遗忘"前面的样本,以及训练速度很慢的问题,但具有泛化能力强的优点,同时网络的结构不会随数据增加而变的庞大.而RBF网络随着输入维数增加其隐藏层的神经元个数呈指数增加,并且其泛化能力不强,但RBF网络具有训练速度比较快,逼近效果好等优点.于是提出最优模块化神经网络的模型,综合BP和RBF网络的优点.使学习样本能力,运算速度,网络规模得到改善.该模型适合于较多的样本训练.
- 刘军邱晓红汪志勇杨鹏
- 关键词：模块化神经网络股票预测
