| 基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测 |
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| 引用本文： | 戴宏亮,罗裕达. 基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测[J]. 计算机应用, 2021, 41(z1): 185-188. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101679 |
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| 作者姓名： | 戴宏亮 罗裕达 |
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| 作者单位： | 广州大学经济与统计学院,广州510006 |
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| 摘 要： | 针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型.通过与基于传统寻优算法遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法的反向传播(BP)神经网络模型比较,在无线网络流量数据的分类预测和稳定性方面,提出的BABP模型要优于GABP模型、PSOBP模型;同时,无论迭代次数的多与少,BABP均比GABP、PSOBP算法更快地收敛.实验结果表明,BABP模型在预测精度、寻优速度以及模型稳定性等方面均比GABP、PSOBP模型更具优势.
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| 关 键 词： | 网络流量 反向传播神经网络 蝙蝠算法 遗传算法 预测 |
Wireless network traffic prediction based on bat algorithm optimized back propagation neural network model |
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| DAI Hongliang,LUO Yuda. Wireless network traffic prediction based on bat algorithm optimized back propagation neural network model[J]. Journal of Computer Applications, 2021, 41(z1): 185-188. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101679 |
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| Authors: | DAI Hongliang LUO Yuda |
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