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应用相空间重构技术，论证了网络流量存在混沌现象，并计算了实际网络流量的关联维，Lyapunov指数；在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测，实例表明，和FARIMA(p，d，q)模型相比，基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力，并具有较长的预测步长。
基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测
【摘 要】
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应用相空间重构技术，论证了网络流量存在混沌现象，并计算了实际网络流量的关联维，Lyapunov指数；在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测，实例表明，和FA
【机 构】
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天津大学管理学院,天津大学理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年17期
【基金项目】
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国家重大自然科学基金(编号:90104015),,加拿大自然科学与工程研究基金(编号:RGPIN-2003-42878),,天津市自然科学基金(编号:023601111)
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