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基于Abilene数据库的网络流量预测.zip

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简介:
本研究利用Abilene骨干网的历史数据,采用先进的统计模型与机器学习算法进行网络流量预测,旨在优化网络资源分配和提升服务质量。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。 其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和框架的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。 【附加价值】: 这些项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,请随时与博主联系,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家分享经验、互相学习,共同进步。

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  • Abilene.zip
    优质
    本研究利用Abilene骨干网的历史数据,采用先进的统计模型与机器学习算法进行网络流量预测,旨在优化网络资源分配和提升服务质量。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。 其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和框架的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。 【附加价值】: 这些项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,请随时与博主联系,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家分享经验、互相学习,共同进步。
  • Abilene源码及详尽说明与完整资料 高分项目.zip
    优质
    本资源提供基于Abilene骨干网的数据集,包含详细注释的Python代码实现网络流量预测模型,并附带原始数据文件。适合进行科研和学习使用。 【资源说明】 基于Abilene数据库的网络流量大小预测源码+详细说明+全部数据资料 高分项目.zip 1、该项目为个人高分项目源码,已获得导师指导认可通过,并在答辩评审中获得了95分的好成绩。 2、本资源中的所有代码均经过测试并成功运行,在确保功能正常的情况下才上传,请放心下载使用! 3、该资源适合计算机相关专业的在校学生(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)、教师或企业员工,可用于毕业设计、课程设计、作业提交以及项目初期演示。同样适用于初学者学习进阶。 4、如果具备一定的基础,可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,并且可以直接用于毕设、课设或者日常作业。 欢迎下载并交流探讨,共同进步!
  • 回声状态模型.zip
    优质
    本研究提出了一种基于回声状态网络(ESN)的创新方法,用于准确预测网络流量。通过利用ESN的独特非线性处理能力,该模型能够有效应对复杂且动态变化的数据模式,为网络性能优化和资源管理提供了有力工具。 这段内容包含三组网络流量数据以及一个公共数据集,并附有回声状态网络的MATLAB代码。主要涉及两个方面:一是对数据进行处理;二是利用这些资源进行预测,旨在为学习者提供帮助和支持,希望这能为大家的学习过程带来一些便利和启发。
  • GRNN仿真
    优质
    本研究运用广义回归神经网络(GRNN)模型进行网络流量预测,并通过仿真实验验证了其准确性和有效性。 对比GRNN神经网络与BP神经网络在流量预测中的应用效果。
  • BP神经月径模型_神经_径_BP.zip
    优质
    本研究提出一种基于BP(反向传播)神经网络的河流月径流量预测模型。通过训练和优化BP神经网络,实现对未来月径流量的有效预测,为水资源管理和规划提供科学依据。 BP神经网络预测河流月径流量的研究利用了BP神经网络模型进行径流预测。该研究探讨了如何通过改进的BP算法提高预测精度,并分析了不同输入参数对预测结果的影响。研究成果对于水资源管理和水文预报具有重要意义。相关资料包括关于神经网络预测、BP神经网络及径流预测的内容,已整理成册并打包为.zip文件形式供下载使用。
  • 图神经交通.rar
    优质
    本研究利用图神经网络技术对城市道路交通流量进行精准预测,旨在提升交通管理效率及减少拥堵现象。模型结合了时空特征,有效捕捉复杂的城市路网结构与动态变化规律。 基于时序图神经网络的交通流预测方法利用GNN来实现对不同路段交通流量的预测。
  • CNN与LSTM.zip
    优质
    本项目采用深度学习模型结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),旨在有效检测网络流量异常,提升网络安全防护能力。 LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络架构,专门用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时通常会遇到梯度消失或爆炸的问题,这使得它们难以有效地捕捉到长期依赖性。为了解决这个问题,LSTM引入了门控机制和记忆单元。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件: - **记忆单元(Memory Cell)**:这是LSTM的核心部分,用于存储长时间的信息。它像一个传送带,在整个序列中运行,并且可以轻易地保持信息不变。 - **输入门(Input Gate)**:这个门决定了哪些新的数据会被添加到记忆单元里。其决定基于当前时刻的输入和前一时间步隐藏状态。 - **遗忘门(Forget Gate)**:该门负责确定从记忆单元中移除哪部分旧信息,同样依赖于当前时间和之前的隐藏状态来做出决策。 - **输出门(Output Gate)**:这个门控制着哪些内容会被传递到下一个时刻的隐藏层。其决定也是基于输入和前一时间步的状态。 LSTM的工作流程可以总结为以下步骤: 1. 通过遗忘门确定从记忆单元中移除的信息; 2. 利用输入门选择性地更新记忆单元中的信息; 3. 更新记忆单元的实际状态。 4. 最后,输出门决定哪些内容被传递给下一个时间步的隐藏层。 由于LSTM能够有效处理长期依赖关系,在诸如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等序列建模任务上取得了显著的成功。
  • GA-WNN神经交通.pdf
    优质
    本文提出了一种结合遗传算法优化的广义回归神经网络模型(GA-WNN)用于交通流量预测,以提高预测精度和效率。 本段落档介绍了基于GA-WNN神经网络模型的交通流量预测方法。该研究通过结合遗传算法与广义回归神经网络(WNN),提出了一种新的优化策略来提高交通流量预测精度,为智能交通系统提供了有效的解决方案和技术支持。
  • 小波神经短期交通(Matlab).rar
    优质
    本资源为一个使用Matlab编写的程序文件,旨在通过构建小波神经网络模型来进行短期交通流量预测。包含详细的预测函数和相关数据集。 标题中的“小波神经网络短时交通流量的预测函数及数据(Matlab).rar”表明这个压缩包包含了使用小波神经网络预测交通流量的Matlab代码和相关数据集。小波神经网络是一种结合了小波理论与神经网络的预测模型,特别适合处理具有时变特性的数据,如随时间变化的序列数据。 这里主要讨论以下几个关键知识点: 1. **小波神经网络**:这是一种具有小波分析特性的神经网络结构。它利用小波函数作为激活函数,可以对非线性和局部特性进行有效建模,适用于信号处理和预测任务。通常包含输入层、小波隐藏层和输出层。 2. **Matlab**:一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程领域的高级编程语言和环境,在本案例中被用作实现小波神经网络及数据处理的工具。 3. **时间序列分析**:交通流量预测通常涉及通过历史数据模式来预测未来趋势的时间序列分析。小波神经网络可以很好地处理这些局部特征与非线性关系。 4. **交通流量预测**:优化城市交通管理和规划的重要组成部分,它基于过去的车辆数量、速度和密度等信息进行预测。 5. 压缩包中包含的两个文件“d_mymorlet.m”、“mymorlet.m”,可能定义了小波函数。mymorlet通常用于表示自定义的小波函数,“traffic_flux.mat”则很可能是包含了实际交通流量数据集,方便训练和测试模型。 这个压缩包提供了使用小波神经网络预测交通流量的完整实例,包括数据集、小波函数定义以及可能的应用代码。对于想了解或学习如何应用这种技术解决实际问题的人来说,这是一个宝贵的资源。
  • Elman神经
    优质
    本研究运用Elman神经网络模型进行数据预测分析,探讨其在时间序列预测中的应用效果及优势。 本代码主要使用MATLAB工具对Elman神经网络进行仿真,以实现电力负荷模型的预测。