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互联网的急速发展在给人类带来了巨大便利的同时,也使网络中的网络流量出现了爆炸性的增长,预测网络流量对于网络的研究、管理和控制都具有很高的现实指导意义.为了降低减少网络流量数据的预测误差,提出一种基于神经网络和自回归模型的网络流量预测模型——卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络+自回归(AR).通过卷积神经网络和长短期记忆网络结合来同时获取数据的短期局部依赖特征和长期发展趋势,添加历史连接组件将网络流量的周期性考虑在预测中,完成对网络流量中非线性项的处理,利用自回归模型预测线性项,将两部分结果结合得到最终预测值.实验结果表明,对比传统的网络流量预测模型,在最好情况下所提出模型的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别减小了1.5604、0.1468和0.1405,这说明该模型有更好的预测表现,预测值与实际值的差距更小. 相似文献
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国内、外油罐设计规范对内浮顶油罐环向通气孔的位置、总面积、间距和数量均有明确规定,本文列表对其作了对比;环向通气孔可位于罐壁(定名为罐壁通气孔)或罐顶(定名于罐顶边缘通气孔)上,其作用有两个,一是为浮盘上方的油气提供足够的与外界大气流通的面积;二是在事故状态下起到油品溢流作用;由于我国以前的设计规范将环向通气孔定名为罐壁通气孔,如果将环向通气孔由罐壁移至罐顶,则将提高内浮顶油罐的储存窖提高其有效系 相似文献
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本文介绍了四川石油设计院工程项目提成工作的基础管理、统计、计算等计算机应用软件 ,详细阐述了软件的功能、特点、效果所能带来的经济效益。 相似文献
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