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
本文提出了一种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方法。该方法通过定义粒子群聚拢度和改进收缩一扩张系数,使粒子群具有动态自适应性,避免陷入局部最优。实验结果表明,该方法的预测精度优于小波神经网络和量子粒子群优化小波神经网络方法。
知识点:
1. 小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN):一种基于小波变换的神经网络模型,用于解决时间序列预测问题。
2. 量子粒子群优化(Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization,QPSO):一种基于粒子群优化算法的量子版本,用于解决复杂优化问题。
3. 改进的量子粒子群优化(Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization,IQPSO):一种基于QPSO的改进版本,通过定义粒子群聚拢度和改进收缩一扩张系数,使粒子群具有动态自适应性。
4. 粒子群聚拢度(Particle Gathering Degree):一种衡量粒子群聚拢程度的指标,用于描述粒子群的分布情况。
5. 收缩一扩张系数(Contraction-Expansion Coefficient):一种用于调整粒子群搜索步长的参数,用于避免粒子群陷入局部最优。
6. 网络流量预测(Network Traffic Forecasting):一种预测网络流量的技术,用于解决网络拥塞、网络优化等问题。
7. 小波变换(Wavelet Transform):一种信号处理技术,用于对信号进行多尺度分解和重构。
8. 神经网络参数优化(Neural Network Parameter Optimization):一种用于优化神经网络参数的技术,用于提高神经网络的预测精度。
9. 机器学习(Machine Learning):一种基于数据训练模型的机器学习技术,用于解决复杂问题。
10. 深度学习(Deep Learning):一种基于神经网络的机器学习技术,用于解决图像识别、自然语言处理等问题。
11. 数据建模(Data Modeling):一种用于描述数据结构和关系的技术,用于解决数据分析和预测问题。
12. 专业指导(Professional Guidance):一种基于专家的指导和建议,用于解决复杂问题和提高模型性能。