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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>多種群量子遺傳算法優化BP神經網絡的網絡流量預測模型

      多種群量子遺傳算法優化BP神經網絡的網絡流量預測模型

      2017-12-06 | rar | 0.54 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　為了提高網絡流量的預測精度，提出了一種改進的多種群量子遺傳算法優化BP神經網絡的網絡流量預測模型。在確定了神經網絡的結構后，采用多種群量子遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優化。該模型利用K均值聚類算法將種群劃分成若干子種群，多個子種群分別進化以保持種群的多樣性。子種群間通過移民操作進行信息交互，減小了算法陷入局部最優的概率。同時采用一種自適應的量子旋轉門調整策略加快算法的收斂速度。仿真結果表明，相較傳統方法，該模型在網絡流量預測方面具有收斂速度快、預測精度高的優點。

      多種群量子遺傳算法優化BP神經網絡的網絡流量預測模型

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