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發(fā)視頻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(cè)模型
2017-12-06 |
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資料介紹
為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)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(cè)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(duì)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(gè)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(shí)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(cè)方面具有收斂速度快、預(yù)測(cè)精度高的優(yōu)點(diǎn)。
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