| 基于注意力机制和长短期记忆神经网络的流量预测研究 |
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| 引用本文： | 李笑雪,蒋澄杰,马册,安津石,阙佳雄. 基于注意力机制和长短期记忆神经网络的流量预测研究[J]. 电脑与信息技术, 2022, 0(1): 14-16,20 |
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| 作者姓名： | 李笑雪 蒋澄杰 马册 安津石 阙佳雄 |
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| 作者单位： | 沈阳航空航天大学电子信息工程学院 |
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| 基金项目： | 沈阳航空航天大学大学生创新项目(项目编号:X202110143131)。 |
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| 摘 要： | ![]()
准确的流量预测提升通信网络技能、改善通信网络管理具有重要意义.考虑到长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络可解决长序列数据在训练过程中的存在梯度消失问题,采用LSTM作为长期流量预测的基准模型,为提高模型准确性,在LSTM模型的基础上,引入Attention机制(Attention...
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| 关 键 词： | 长短期记忆神经网络 注意力机制 网络流量预测 映射加权 |
Traffic Prediction Based on AM-LSTM Mechanism |
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| LI Xiao-xue,JIANG Cheng-jie,MA Ce,AN Jin-shi,QUE Jia-xiong. Traffic Prediction Based on AM-LSTM Mechanism[J]. Computer and Information Technology, 2022, 0(1): 14-16,20 |
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| Authors: | LI Xiao-xue JIANG Cheng-jie MA Ce AN Jin-shi QUE Jia-xiong |
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| Affiliation: | (School of electronic information engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China) |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | long and short term memory neural network attention mechanism network traffic prediction mapping weighting |
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