BP网络组合预测在网络流量预测中的应用研究

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BP网络组合预测在网络流量预测中的应用研究

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BP网络组合预测在网络流量预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-13页
· 研究背景	第10页
· 研究现状	第10-11页
· 研究内容	第11页
· 论文结构	第11-13页
第二章基于局域相关向量机回归模型的流量预测	第13-17页
· 构建相关向量机回归模型	第13-15页
· 非线性时间序列的局域预测	第15-16页
· 基于局域相关向量机回归模型的预测	第16页
· 本章总结	第16-17页
第三章改进的布谷鸟算法优化SVM的流量预测	第17-24页
· 网络流量序列的相空间重构方法	第17-19页
· 延时的计算	第17-18页
· 嵌入维数的计算	第18页
· 最大Lyapunov指数的计算	第18-19页
· 支持向量机方法	第19-22页
· 核函数的选择	第21页
· 支持向量机的参数	第21-22页
· 改进的布谷鸟搜索算法	第22-23页
· MCS-SVM的流量预测模型设计	第23页
· 本章总结	第23-24页
第四章改进的BP神经网络组合预测	第24-31页
· BP神经网络	第24-25页
· BP神经网络组合预测参数值的选定	第25-26页
· 输入、输出层神经元数的确定	第25-26页
· 隐含层神经元数的确定	第26页
· 权值、阈值的初始值域的确定	第26页
· BP算法设计	第26-29页
· BP基本算法	第26-27页
· BP算法改进	第27-29页
· BP算法模型设计	第29页
· BP网络组合预测的模型设计	第29-30页
· 本章总结	第30-31页
第五章实验与结果分析	第31-41页
· NetFlow采集数据	第31-35页
· NetFlow简介	第31-32页
· NetFlow工作系统	第32-33页
· NetFlow输出流信息格式	第33-34页
· NetFlow数据采集	第34-35页
· 数据整合预处理	第35-36页
· 基于L-RVM模型的流量预测	第36-37页
· 基于MCS-SVM模型的流量预测	第37-38页
· 组合预测的结果分析	第38-40页
· 实验总结	第40-41页
第六章总结与展望	第41-42页
· 总结	第41页
· 展望	第41-42页
参考文献	第42-45页
发表论文和科研情况说明	第45-46页
致谢	第46-47页

本篇论文共47页，点击这进入下载页面。

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