本文主要研究内容
作者姚荣欢（2019）在《基于小波神经网络的数据中心KPI预测》一文中研究指出：时间序列预测是数据中心关键性能指标异常检测的重要环节。针对时间序列,利用小波基函数作为隐含层节点传递函数来构造小波神经网络进行预测;同时选取动量梯度下降法提高神经网络学习效率;再根据粒子群算法训练得到最优解作为神经网络参数初始值;最后使用MATLAB进行仿真,以较高准确性对关键性能指标时间序列进行了预测。
Abstract
shi jian xu lie yu ce shi shu ju zhong xin guan jian xing neng zhi biao yi chang jian ce de chong yao huan jie 。zhen dui shi jian xu lie ,li yong xiao bo ji han shu zuo wei yin han ceng jie dian chuan di han shu lai gou zao xiao bo shen jing wang lao jin hang yu ce ;tong shi shua qu dong liang ti du xia jiang fa di gao shen jing wang lao xue xi xiao lv ;zai gen ju li zi qun suan fa xun lian de dao zui you jie zuo wei shen jing wang lao can shu chu shi zhi ;zui hou shi yong MATLABjin hang fang zhen ,yi jiao gao zhun que xing dui guan jian xing neng zhi biao shi jian xu lie jin hang le yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子技术应用的姚荣欢，发表于刊物电子技术应用2019年06期论文，是一篇关于时间序列论文,小波神经网络论文,动量梯度下降论文,粒子群算法论文,电子技术应用2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子技术应用2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：时间序列论文; 小波神经网络论文; 动量梯度下降论文; 粒子群算法论文; 电子技术应用2019年06期论文;