专利名称：一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法专利类型：发明专利
发明人：葛晓虎,刘创,向林,黄坤申请号：CN201010134729.X申请日：20100330公开号：CN101834753A公开日：20100915
摘要：本发明公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。本发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种新的基于共变正交和神经网络的流量预测方法，该方法结合了两者的长处，达到优势互补，能够有效准确的预测网络流量，该方法适用于任何实际网络的流量预测。
申请人：华中科技大学
地址：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
国籍：CN
代理机构：华中科技大学专利中心
代理人：曹葆青
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