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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于LSTM模型的多時間尺度融合預測方法

      基于LSTM模型的多時間尺度融合預測方法

      2021-03-19 | pdf | 2.05 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      網(wǎng)絡排隊時延對了解網(wǎng)絡帶寬利用率與分析擁塞級別具有重要意義，而傳統(tǒng)時延測量技術(shù)對網(wǎng)絡流量和往返時延預測的時效性差且準確性低，容易忽略突發(fā)的網(wǎng)絡延時變化。結(jié)合交換機內(nèi)部網(wǎng)絡排隊時延的細粒度特性和多變性，提出基于LSTM模型的多時間尺度融合預測方法。利用帶內(nèi)網(wǎng)絡遙測技術(shù)獲取并轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡細粒度參數(shù)，為預測模型提供延時和利用率特征，構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）的多時間尺度融合預測模型（LSTMerge），將不同采樣尺度數(shù)據(jù)進行融合，并采用流式計算框架對網(wǎng)絡排隊時延進行預測。實驗結(jié)果表明，與LSTM、SⅤR等預測模型相比，LSTM- Merge模型所得預測結(jié)果的均方根誤差更小，3種時間尺度融合模型較其他數(shù)目時間尺度融合模型所得預測結(jié)果的實時性更好且準確性更高。

      基于LSTM模型的多時間尺度融合預測方法

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