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文檔簡介
1、當(dāng)今社會的信息化已經(jīng)達(dá)到了一個非常高的水平,信息已經(jīng)成為推動文明血液涌動的主要動力,信息技術(shù)以及信息產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處在飛速發(fā)展得階段。網(wǎng)站作為個人或者企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)世界的代表有著舉足輕重的地位,網(wǎng)站流量不論是對于網(wǎng)站的管理者還是網(wǎng)站的使用者都具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
由于網(wǎng)站的流量在不同程度上受到各種因素的影響,且網(wǎng)絡(luò)中的流量特征隨著環(huán)境的不同呈現(xiàn)動態(tài)的、非線性變化的過程,目前現(xiàn)有的預(yù)測方法和模型都無法對網(wǎng)絡(luò)中的流量特征進(jìn)行全面而準(zhǔn)
2、確的描述,無法準(zhǔn)確的刻畫網(wǎng)站流量的未來趨勢。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于上個世紀(jì)40年代,是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織所取得的成果的基礎(chǔ)上來模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型。由于其具有較好的容錯性和自適應(yīng)性,目前廣泛應(yīng)用于生物神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)以及工程應(yīng)用學(xué)等多個領(lǐng)域并取得了良好的效果。
本文嘗試?yán)萌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與網(wǎng)站流量預(yù)測評價指標(biāo)體系相結(jié)合的方法來對網(wǎng)站流量進(jìn)行預(yù)測,通過構(gòu)建能夠全面描述
3、影響網(wǎng)站流量因素的指標(biāo)體系,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有的自組織、自學(xué)習(xí)性以及強(qiáng)大的非線性逼近能力等特性構(gòu)建網(wǎng)站流量預(yù)測模型,希望能夠得到令人滿意的效果。主要工作如下:
(1)概述了現(xiàn)有的網(wǎng)站流量預(yù)測方法和模型,整理并分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法并論證了其用于網(wǎng)站流量預(yù)測的可行性。
(2)在前人的研究基礎(chǔ)上運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析方法構(gòu)建了網(wǎng)站流量預(yù)測評價指標(biāo)體系,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了網(wǎng)站流量預(yù)測模型,隨后以安徽電視網(wǎng)為
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