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J-GLOBAL ID：201802234917999373   整理番号：18A0727672

最適化ニューラルネットワークに基づくハイブリッドネットワークトラフィック予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Network Traffic Prediction Model Based on Optimized Neural Network

著者 (3件)： Tian Hui ,  Zhou Xiao ,  Liu Jingtian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PDCAT  ページ： 284-287  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークの成長により,ネットワークトラヒックの開発を予測することが要求される。本論文では,ハイブリッドニューラルネットワークモデルに基づくネットワークトラフィックを解析した。データのカオス特性を分析することによって,トラフィックデータのカオス特性を検証した。人工ニューラルネットワーク,ウェーブレット変換理論および量子遺伝的アルゴリズムの研究に基づいて,著者らは量子遺伝的アルゴリズムの効率的グローバル探索能力に基づくニューラルネットワーク最適化方法を提案した。提案した量子遺伝的人工ニューラルネットワークモデルは,ネットワークトラフィックをより正確に予測できる。予測結果は,ネットワークセキュリティ分野におけるネットワーク異常をモニターするために使用することができて,サービスの品質を改良した。また,結果は,ネットワーク挙動を予測することによって,効率的ネットワーク最適化解を探索するのに有益である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  ウェーブレット変換 ,  遺伝 ,  品質 ,  *ネットワーク ,  最適化手法 ,  カオス ,  *交通予測 ,  *最適化 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： ネットワーク最適化 ,  ネットワークセキュリティ ,  神経回路網モデル ,  *ネットワークトラフィック ,  *ハイブリッドネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電波伝搬一般  (ND05010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワークトラフィック ,  予測モデル