%0 Journal Article %A 党小超 %A 郝占军 %T 基于改进Elman神经网络的网络流量预测 %D 2010 %R %J 计算机应用 %P 2648-2652 %V 30 %N 10 %X 针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。 %U http://www.joca.cn/CN/abstract/article_13240.shtml