QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

• 作者: 冯华丽 刘渊 陈冬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群算法 粒子群算法 神经网络 网络流量 预测
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 102-104
• 分类号: TP393.01
• 字数: 3445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.03.029

摘要

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分.结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络.仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学信息工程学院	235	1325	17.0	25.0
5	冯华丽	江南大学信息工程学院	4	33	3.0	4.0
6	陈冬	江南大学信息工程学院	3	19	2.0	3.0