【摘 要】
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流量预测有利于实现网络资源的优化配置,而计算机技术的发展使得网络流量的变化特性十分复杂,通过以人工神经网络为主的智能算法进行预测已成为必然趋势。但人工神经网络的研
【机 构】
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国网冀北电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学电气与电子工程学院,国网冀北电力有限公司信息通信分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（51507063）
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流量预测有利于实现网络资源的优化配置,而计算机技术的发展使得网络流量的变化特性十分复杂,通过以人工神经网络为主的智能算法进行预测已成为必然趋势。但人工神经网络的研究主要集中在算法层面,传统的硬件实现不易扩展和维护。为了改变人工神经网络串行预测特点不能满足实时处理要求,定制神经网络预测硬件不够灵活的现状,本文设计了一种采用分层可重构感知网络进行流量预测的方法,基于多核处理器中的片上网络技术构建并行感知器,通过修改分层感知网络结构,配置不同的激活函数实现可重构感知网络来进行流量预测,并在FPGA平台进行了仿真验证。测试结果表明,基于该方法的流量预测精度较高,实时性好,算法灵活,为神经网络在实际预测中的应用提供了更好的实现方法。
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