神经网络生理信号网络流量预测

资 源 简 介

神经网络生理信号网络流量预测

详 情 说 明

神经网络在生理信号与网络流量预测中的应用正逐渐成为研究热点。前馈神经网络作为基础架构，通过多层感知器处理时序数据中的非线性特征。对于生理信号（如心电、脑电），网络能提取心率变异性等关键指标；而在网络流量预测中，则能识别流量突增等异常模式。两者的共性在于都需要处理高噪声、非平稳的时序数据。实际建模时需注意输入层的滑动窗口设计，以及输出层采用Sigmoid或线性激活函数分别适应分类/回归任务。当前挑战包括小样本下的过拟合问题，以及如何结合LSTM等结构增强时序依赖性捕捉能力。