發(fā)布時(shí)間：2017-08-31 12:33

  本文關(guān)鍵詞：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)

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【摘要】：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)。
【作者單位】： 河南師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè) 量子遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 移民操作 K均值聚類算法
【基金】：河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃(112300410240)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.06
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡(luò)流量是衡量網(wǎng)絡(luò)性能和運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),并以此為基礎(chǔ)做出相應(yīng)的調(diào)整和控制,在服務(wù)質(zhì)量保證、流量控制、異常檢測(cè)等方面都具有重要意義。尋找精確、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型一直是國內(nèi)外研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。目前的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型分為兩

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