关键词:
GA-BP神经网络模型
计算机
网络故障
数据采集
预测
摘要:
随着计算机网络技术的逐渐发展,计算机网络复杂程度及用户终端数量也日益增多,为了保证局域网络的健康稳定运行,文章针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型。文章介绍了基本模型构建过程及原理,并模拟计算机网络故障进行模型的验证进行数据采集与验证。结果表明,GA-BP神经网络模型精度明显高于传统的BP神经网络模型,R^(2)达到0.96。因此,GA-BP能够更加科学、合理地进行计算机网络故障的预测,对于提高计算机故障诊断效率提供一种有效实施路径与发展策略。