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J-GLOBAL ID：201702290097495312   整理番号：17A1870600

ネットワークトラフィック予測モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Research into a Network Traffic Prediction Model

著者 (4件)： Chen Nanyue (川北医学院現代教育技術中心,四川南充,637000) ,  Tang Yongbin (南充職業技術学院現代教育技術中心,四川南充,637131) ,  Yue Miao (西華師范大学計算机学院,四川南充,637002) ,  Teng Yun (西華師范大学計算机学院,四川南充,637002)
資料名： Keji Tongbao  (Keji Tongbao)
巻： 33  号： 7  ページ： 86-89  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3222A  ISSN： 1001-7119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングなどの概念の出現により,ネットワーク規模の需要が増加し,ネットワークトラフィックが増加し,ネットワークトラフィックがネットワーク研究の焦点となり,ネットワークトラフィック予測におけるウェーブレット-BP神経回路網の欠点を解析し,改良型勾配降下法を用いてBPニューラルネットワークを最適化した。また、実体符号化、適応度関数選択、重み係数向上粒子群最適化アルゴリズムを用いて、ウェーブレット-BP神経回路網を最適化した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがネットワークトラフィックの予測精度を効果的に改善することができることを示して,このアルゴリズムは広い応用展望を有した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  符号化 ,  最適化 ,  波束 ,  最急降下法 ,  *予測モデル ,  シミュレーション ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  粒子群最適化 ,  適応度関数 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *ネットワークトラフィック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： network flow ,  wavelet-BP neutral network ,  descent gradient method ,  physical coding

分類 (5件)： 通信網  (ND07030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  恒温・昇温装置一般  (AD06051T) ,  生産に関する問題一般  (YA01081G) ,  システム工学一般  (IB01000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ネットワークトラフィック ,  予測モデル ,  研究