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
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。并通过与传统寻优算法遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法的神经网络模型比较,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(Genetic Algorithm BP)模型、PSOBP(Particle Swarm Optimization BP)模型;同时,无论迭代次数的多与少,BABP 均有比 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。
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
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