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量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测

发布时间:2017-08-31 12:33

  本文关键词:量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测


  更多相关文章: 网络流量预测 量子遗传算法 BP神经网络 移民操作 K均值聚类算法


【摘要】:为了提高网络流量的预测精度,提出了一种改进的多种群量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。在确定了神经网络的结构后,采用多种群量子遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。该模型利用K均值聚类算法将种群划分成若干子种群,多个子种群分别进化以保持种群的多样性。子种群间通过移民操作进行信息交互,减小了算法陷入局部最优的概率。同时采用一种自适应的量子旋转门调整策略加快算法的收敛速度。仿真结果表明,相较传统方法,该模型在网络流量预测方面具有收敛速度快、预测精度高的优点。
【作者单位】: 河南师范大学网络中心;
【关键词】网络流量预测 量子遗传算法 BP神经网络 移民操作 K均值聚类算法
【基金】:河南省基础与前沿技术研究计划(112300410240)
【分类号】:TP183;TP393.06
【正文快照】: 1引言网络流量是衡量网络性能和运行状态的重要参数。对网络流量进行分析和预测,并以此为基础做出相应的调整和控制,在服务质量保证、流量控制、异常检测等方面都具有重要意义。寻找精确、稳定的网络流量预测模型一直是国内外研究者关注的焦点。目前的网络流量预测模型分为两

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本文编号:765623

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