改进量子粒子群优化的小波神经网络流量预测

本文主要探讨了如何通过改进的量子粒子群优化算法（IQPSO）提升小波神经网络（WNN）在网络流量预测中的性能。针对QPSO算法可能出现的早期收敛问题，作者提出了一个新的策略，即定义粒子群的聚拢度，并调整收缩-扩张系数，使其成为聚拢度的函数，服从随机分布，从而增强粒子群的动态自适应性，防止过早陷入局部最优。通过利用IQPSO寻找WNN优化参数的全局最优位置，构建了一个基于IQPSO优化的WNN网络流量预测模型。通过对真实网络流量数据的两组对比实验，验证了该方法的预测精度，结果显示其优于传统的WNN和QPSO-WNN方法。 这篇论文详细介绍了小波神经网络在流量预测中的应用，以及量子粒子群优化算法的改进过程。小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络的预测模型，它能够处理非线性和时变的数据，适合网络流量这种复杂时间序列的预测。然而，WNN的参数优化通常需要有效的方法，这就是量子粒子群优化算法（QPSO）的角色。QPSO是一种全局优化算法，受到量子力学中量子比特行为的启发，能在大规模搜索空间中寻找最优解。 然而，QPSO在搜索后期可能会遇到早熟收敛的问题，即粒子群过早地集中在一个局部最优解周围，无法进一步探索全局最优。为了解决这个问题，作者引入了聚拢度的概念，这是一种度量粒子群分散程度的指标。通过将收缩-扩张系数与聚拢度关联并使其服从随机分布，粒子群能够在搜索过程中保持一定的探索性和多样性，从而避免早熟收敛，提高全局寻优能力。 在建立的基于IQPSO优化的WNN模型中，网络流量预测的精度得到了显著提升。通过对比实验，该方法不仅优于原始的WNN，而且优于仅使用QPSO优化的WNN，表明改进的算法在优化WNN参数方面更加有效。这些实验结果验证了IQPSO在避免早熟收敛和提高预测精度方面的优越性，为网络流量预测提供了一种更优的解决方案。 这篇研究工作展示了改进的量子粒子群优化算法在优化小波神经网络参数方面的潜力，为网络流量预测这一重要问题提供了新的思路和方法。未来的研究可能继续深入探究这种优化策略在其他复杂预测任务中的应用，或者进一步改进算法以提高预测效率和准确性。