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文件名称：基于改进的量子粒子群 优化小波神经网络的网络流量预测
文件大小：335KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-15 03:38:32
量子粒子群 小波神经网络
为了改善小波神经网络( WNN) 进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法( QPSO) 搜索后期的早熟
收敛缺陷，提出了一种改进的 QPSO。该算法定义粒子群聚拢度，改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数
并服从随机分布，以使粒子群具有动态自适应性，避免陷入局部最优， 并通过搜索使用 WNN 待优化参数编码位
置向量的粒子群的全局最优位置来实现目标参数的优化，使用本算法优化 WNN 参数， 建立了基于改进的 QPSO
优化 WNN 的网络流量预测模型。使用真实网络流量通过两组对比实验对其预测精度进行验证， 证明了该方法
的可用性。实验结果表明，该方法的预测精度优于 WNN 和 QPSO-WNN 方法