改进Elman神经网络在流量预测中的应用

"本文主要研究了网络流量预测领域的一个创新性方法，即基于改进Elman神经网络的流量预测模型，该模型结合了季节周期性学习策略。相较于传统的线性模型和传统的神经网络模型，该模型在预测精度和自适应性上表现出更优的性能。文章详细介绍了Elman神经网络的基本原理，探讨了季节周期性因素如何提升预测准确性，并讨论了模型训练中的关键问题，如输入维数的选择、参数优化和样本集重构。此外，该模型还解决了传统BP神经网络和标准Elman网络的某些局限性，如训练时间长、计算复杂度高、收敛速度慢和局部极小值问题。" 本文是一篇深入研究网络流量预测的论文，作者针对现有预测模型的不足，如静态前馈网络和Elman网络的局限性，提出了一种改进的Elman神经网络模型。这个模型的核心是引入了季节周期性学习方法，这使得模型能够更好地适应网络流量的季节性和周期性变化，从而提高预测的准确性和适应性。 Elman神经网络是基于反向传播(BP)神经网络的一种局部递归内时延反馈网络，它的独特之处在于拥有一个内部反馈层，可以捕捉时间序列的动态特性。然而，标准Elman网络在处理复杂的非线性时变问题时可能表现不佳，为此，作者改进了这一模型，通过引入季节性周期学习，使得网络能够在训练过程中考虑到时间序列的季节性模式。 在模型构建和训练过程中，作者探讨了如何确定季节周期性神经网络的输入维数，这是确保模型准确捕捉季节性模式的关键。同时，他们还进行了参数优化，以提高模型的预测精度，并通过重构样本集来验证模型的稳定性和可靠性。 实验结果证明，提出的模型在预测网络流量方面相比于传统线性模型（如AR、ARIMA）和传统的BP神经网络以及标准Elman神经网络，具有更高的预测精度和更好的自适应性。这意味着，该模型在实际网络流量预测中具有很高的实用价值，能够有效地应对网络流量的不规则性和混沌特性。 这篇论文的研究对于网络流量预测领域的理论发展和技术应用都有着积极的推动作用，它提供了一种更有效的方法来处理网络流量的预测问题，尤其是在面对复杂非线性时间序列时，提高了预测的准确性和效率。