论文研究 基于改进的QPSO训练BP网络的网络流量预测.pdf

为了提高网络流量预测的精度，采用一种改进的QPSO算法训练BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模预测。针对标准的QPSO算法不可避免地出现早熟的不足，提出一种新的基于参数自适应的QPSO算法，较好地避免了粒子群的早熟，提高了算法的全局收敛性能。仿真实验结果表明，与PSO训练的BP网络、QPSO训练的BP网络作为预测模型相比，该模型具有更高的预测精度及很好的稳定性。