改进粒子群算法优化BP网络实现流量预测

作者：

沈烨2 李琳琳1

作者单位：

1. 沈阳开放大学2. 沈阳理工大学

摘要：

近年来，随着网络技术的不断发展，网络传输业务也在不断增加，网络业务流量数据与日俱增。飞速增长的流量数据给网络结构和信息传输带来深刻的影响，大量的网络数据在有限的空间内进行传输，网络拥塞现象难以避免，造成网络传输时延增大、传输速率降低。因此，为了更有效地进行网络管理，改善网络传输性能，有效预测业务流量数据的变化趋势，实行具体、全面的网络管理是十分必要的。该文针对网络流量表现出的自相似性和可预测性，提出了改进PSO-BP算法，并建立其预测模型。结果显示，在网络流量预测领域内，与常规BP网络流量预测算法相比，引入改进PSO-BP算法的神经网络预测模型表现出更为优异的性能。

关键词：

粒子群神经网络自相似流量预测

刊期：

2023，11

所属栏目：

科技前沿

分类号：

TN915.06

DOI：

10.16661/j.cnki.1672-3791.2210-5042-9035

页数：

页码：

1-4,

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