论文研究 基于改进的BP神经网络的Overlay网络流量预测.pdf

随着网络规模的增长，Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点。与传统网络相比，Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求。提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Overlay网络的流量，运用反向计算方法，从理想最优值出发，近距离寻找最优解，缩短了求解时间并加大了找到最优解的几率。通过实验仿真可以看出，改进的BP神经网络方法的预测效果要明显好于传统的BP神经网络。