滕艳萍

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供职机构：齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院更多>>
发文主题：非线性多步预测网络流量神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机仿真》更多>>
所获基金：黑龙江省高等教育教学改革工程项目黑龙江省自然科学基金更多>>
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基于强化学习的网络流量非线性多步预测方法
《计算机仿真》2013年第6期284-287,共4页廉佐政 王海珍 李大辉 滕艳萍 
黑龙江省自然科学基金项目(F201218);齐齐哈尔大学青年教师科研启动支持计划项目(2011k-M05);黑龙江省高等学校教改工程项目(JG2012010679)
网络流量具有分形特性,用线性方法来预测非线性的网络流量,预测精度不高。为了提高测性能,提出了网络流量的非线性多步预测问题,利用一种结合分形神经网络、强化学习的非线性多步预测方法,用多重分形性质将网络流量序列分解为短相关序列...
关键词：网络流量 分形特性 非线性多步预测 强化学习 神经网络 
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