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用于网络流量预测的增强回波状态受限玻尔兹曼机器( Enhanced Echo-State Restricted Boltzmann Machines for Network Traffic Prediction )
X Sun S Ma Y Li D Wang Z Li N Wang G Gui Echo state network (ESN) network traffic prediction nonlinear approximation restricted Boltzmann machine (RBM) robustness self-similarity
网络流量预测具有复杂的统计特性，通常包含长程相关性和自相似性，是一个很大的挑战。针对这一问题，本文应用一种集成的神经计算模型来预测网络流量，即增强型回声状态受限玻尔兹曼机（eERBM）。在结构上,该模型具有特征学习、信息补偿、输入叠加和有监督的非线性逼近等功能部件。它的动机是引入信息论来建模回波状态网络和受限玻尔兹曼机的混合结构。这是首次尝试将eERBM应用于考虑TCP/IP分组和变比特率视频的不同来源和特性的网络流量预测任务中。通过理论分析，我们发现eERBM方法与baseline方法相比具有更好的非线性逼近性和鲁棒性，并且有效地保持了网络流量迹线的自相似性。
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