【摘 要】
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对量子粒子群优化（QPSO）算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化（Adaptive QPSO）算法，用于优化Elman神经网络的参数，改进了Elman神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进
【机 构】
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韩山师范学院数学与信息技术系,北京师范大学信息科学与技术学院
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对量子粒子群优化（QPSO）算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化（Adaptive QPSO）算法，用于优化Elman神经网络的参数，改进了Elman神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进行预测，实验结果表明，采用AQPSO算法优化获得的Elman神经网络模型不但具有较强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，在网络流量时间序列数据的预测中具有一定的实用价值。
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