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对原始数据进行R／S分析得到Hurst系数以选择合适的神经网络结构，重点分析了FIR的阶及两种不同学习算法（Wan和Back-Tsio算法）对预测结果的影响。结果表明FIR阶的选择依赖于流量数据的变化周期，Wan算法在Hurst数接近1的网络流量预测中具有更好的精确性。
基于FIR神经网络的以太网网络流量预测
【摘 要】
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对原始数据进行R／S分析得到Hurst系数以选择合适的神经网络结构，重点分析了FIR的阶及两种不同学习算法（Wan和Back-Tsio算法）对预测结果的影响。结果表明FIR阶的选择依赖于流量数
【机 构】
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浙江大学人工智能研究所,北京第二外国语学院教育技术中心,北京金元龙脉信息科技有限公司,中国科学院高能物理研究所计算中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年8期
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