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為了提高網(wǎng)絡流量的預測精度，提出了一種改進的多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡流量預測模型。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡的結構后，采用多種群量子遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值進行優(yōu)化。該模型利用K均值聚類算法將種群劃分成若干子種群，多個子種群分別進化以保持種群的多樣性。子種群間通過移民操作進行信息交互，減小了算法陷入局部最優(yōu)的概率。同時采用一種自適應的量子旋轉(zhuǎn)門調(diào)整策略加快算法的收斂速度。仿真結果表明，相較傳統(tǒng)方法，該模型在網(wǎng)絡流量預測方面具有收斂速度快、預測精度高的優(yōu)點。
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