【摘 要】
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为了提高网络流量预测的精度，提出先进行小波变换后利用LS-SVM的网络流量预测模型，对于LS-SVM参数的优化，提出一种基于模拟退火算法的自适应混沌量子粒子群算法（ AS-QPSO）。该算法
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,华南师范大学南海校区信息工程与技术系
【基金项目】
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教育部科学研究青年基金项目（10YJC870044）,广东省自然科学基金资助项目（8151063101000040）
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为了提高网络流量预测的精度，提出先进行小波变换后利用LS-SVM的网络流量预测模型，对于LS-SVM参数的优化，提出一种基于模拟退火算法的自适应混沌量子粒子群算法（ AS-QPSO）。该算法在量子粒子群算法的基础上加入了自适应和混沌特性，使算法具有动态自适应性，改善算法的全局寻优能力，再引入模拟退火算法避免陷入局部最优，使算法具有更好的收敛性和稳定性。实验结果表明：与其他算法优化的LS-SVM模型相比，该模型具有较好的泛化能力﹑更高的预测精度以及很好的稳定性。
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