基于模糊神经网络的网络业务量预测研究

摘要

利用神经网络(NN)的自学习能力以及模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和NN有机地结合起来,构造出了五层模糊神经网络(FNN),并用训练NN的相应学习算法-BP算法来训练网络.本文将FNN用于网络自相似业务预测研究中,并与单纯的NN算法相比较.仿真结果表明,FNN能很好地预测复杂网络业务,与传统的NN算法相比,不仅收敛速度快,且得到更好的预测效果.本文为复杂网络业务流量预测研究提供了一种有效途径.