BP神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)站流量預測中的應用研究——以安徽電視網(wǎng)為例.pdf

1、當今社會的信息化已經(jīng)達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)有的預測方法和模型都無法對網(wǎng)絡中的流量特征進行全面而準

2、確的描述，無法準確的刻畫網(wǎng)站流量的未來趨勢。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡起源于上個世紀40年代，是在現(xiàn)代生物學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)絡進行信息處理的一種數(shù)學模型。由于其具有較好的容錯性和自適應性，目前廣泛應用于生物神經(jīng)學、心理學、計算機與信息科學以及工程應用學等多個領(lǐng)域并取得了良好的效果。
　　 本文嘗試利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型與網(wǎng)站流量預測評價指標體系相結(jié)合的方法來對網(wǎng)站流量進行預測，通過構(gòu)建能夠全面描述

3、影響網(wǎng)站流量因素的指標體系，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身具有的自組織、自學習性以及強大的非線性逼近能力等特性構(gòu)建網(wǎng)站流量預測模型，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)站流量預測方法和模型，整理并分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法并論證了其用于網(wǎng)站流量預測的可行性。
　　 (2)在前人的研究基礎(chǔ)上運用SPSS統(tǒng)計分析方法構(gòu)建了網(wǎng)站流量預測評價指標體系，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建了網(wǎng)站流量預測模型，隨后以安徽電視網(wǎng)為