| 基于群智优化RBF神经网络的预测控制模型研究 |
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| 作者姓名： | 肖磊 郭立渌 汪晓洁 邱杰 |
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| 作者单位： | 玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林537000;西安电子科技大学计算机科学与技术学院,西安710000;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830011 |
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| 基金项目： | 国家自然科学地区基金项目（61762087）;新疆自治区高校科研计划项目（XJEDU2019Y036） |
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| 摘 要： | 为了提高预测控制模型的准确度，采用RBF神经网络来完成网络流量预测，并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。首先，在建模过程中引入混合蛙跳算法。然后，将RBF神经网络权重和阈值作为青蛙个体，随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群。对蛙群进行分组，并通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体，从而得到最优权重和阈值，以便确定最优的预测控制模型。经过实验证明：采用基于群体智能优化RBF神经网络的预测控制模型具有更高的准确度。
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| 关 键 词： | RBF神经网络 群体智能 混合蛙跳算法 网络流量预测 适应度函数 |
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