多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型
資料介紹
為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度,提出了一種改進(jìn)的多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)后,采用多種群量子遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。該模型利用K均值聚類算法將種群劃分成若干子種群,多個子種群分別進(jìn)化以保持種群的多樣性。子種群間通過移民操作進(jìn)行信息交互,減小了算法陷入局部最優(yōu)的概率。同時采用一種自適應(yīng)的量子旋轉(zhuǎn)門調(diào)整策略加快算法的收斂速度。仿真結(jié)果表明,相較傳統(tǒng)方法,該模型在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方面具有收斂速度快、預(yù)測精度高的優(yōu)點(diǎn)。
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