【摘 要】
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为了减少路由器的能耗，提出了一种改进的反向传播（BP）神经网络预测路由器流量的方法，在传统BP神经网络的基础上加入学习率自适应算法，提高路由器流量的预测精度和训练速度。运用MA
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272097);上海市科技学术委员会资助项目(13510501400);上海市自然科学基金资助项目(17ZR1411900)
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为了减少路由器的能耗，提出了一种改进的反向传播（BP）神经网络预测路由器流量的方法，在传统BP神经网络的基础上加入学习率自适应算法，提高路由器流量的预测精度和训练速度。运用MATLAB平台构建BP神经网络对网络流量进行建模、训练并预测。仿真结果表明：相较传统预测模型，运用改进的BP神经网络预测模型精度较高，训练速度较快，路由器可以更快、更准确地调整工作状态，实现了有效节能，具有很好的应用前景。
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