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量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测
被引量：
41
1
作者
张立仿
张喜平
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期114-119,共6页
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...
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。
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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
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题名
量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测
被引量：
41
1
作者
张立仿
张喜平
机构
河南师范大学网络中心
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期114-119,共6页
基金
河南省基础与前沿技术研究计划(112300410240)
文摘
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。
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
Keywords
network traffic prediction
quantum genetic algorithm
BP neural network
immigration operation
K-means clustering algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测
张立仿
张喜平
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016
41
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