一种用于ATM业务量预测的神经网络模型  

A Neural Network Model for Traffic Prediction in ATM Networks

作　　者：苏晓星[1] 常胜江[1] 马天兵[1] 申金媛[1] 张延[1] 

机构地区：[1]南开大学现代光学研究所教育部光电信息技术重点实验室,天津300071

出　　处：《光电子．激光》2003年第8期842-845,850,共5页Journal of Optoelectronics·Laser

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60277022);天津市自然科学基金资助项目(023800811)

摘　　要：提出了一种用于ATM网络业务量智能预测的神经网络模型,并对随机产生的自回归型业务量进行了预测。模拟结果表明,与相关文献给出的神经网络模型相比,该模型不但收敛速度较快,而且推广能力强,提高了预测的精度和可靠性。A new neural network model,in which active functions are hyperbolictangent and linearity respectively in different neurons of the network,was proposed for traffic prediction in ATM networks.Simulations of the prediction of the autoregressive traffic show that the proposed neural network has a faster convergence speed and better generalization than usual network models.

关 键 词：神经网络 自回归模型 异步传输模式 业务量预测 ATM 

分 类 号：TN915.01[电子电信—通信与信息系统] TP183[电子电信—信息与通信工程]