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与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。 相似文献
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CERNET流量行为季节预测模型 总被引:5,自引:0,他引:5
网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向 .常规的网络流量预测大多采用的是 ARIMA时间序列模型 ,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序列问题 .本文基于时间序列的神经网络模型研究 ,根据网络流量行为的季节性特点 ,提出了季节型神经网络模型 .用模型对 CERNET网络流量行为的预测分析表明 ,该模型预测效果较好 ,结果合理 ,对进行网络实时监控及网络管理都具有一定的理论和实践价值 . 相似文献
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为正确预测Web Service的服务质量(Quality of Service, QoS),帮助用户选择符合服务质量需求的Web Service,提出一种基于径向基神经网络模型的服务质量组合预测方法。首先使用时间序列模型对数据集建立线性和非线性预测模型,并选择最优模型,同时根据数据特点建立不同滑动窗口的灰色等维新息模型,再将上述2模型的预测结果作为输入源传递给径向基神经网络的训练模型,进行预测。实验结果表明,该方法与已有方法相比较,在预测精度方面有一定程度的提高。 相似文献
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随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类:对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上. 相似文献
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由于风浪数据的随机性, 复杂性, 影响因素多, 多为时间序列的特点, 造成了传统预测模型预测难度大, 精确率低, 构建了基于随机森林的注意力机制与双向长短期记忆神经网络相结合的海浪预测模型. 该模型对输入进行优化, 可以使用过去和未来的数据信息进行预测, 提高了海浪波高的预测精度. 该模型利用随机森林对输入变量筛选优化, 降低网络复杂度, 然后将注意力机制与双向长短期记忆神经网络相结合建立预测模型, 并利用实际数据进行验证. 结果显示, 和BP, LSTM, BiLSTM模型比较, RF-BiLSTM模型的预测精度更高, 拟合程度更好, 在海浪数值的预测预报中有重要意义. 相似文献
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本文将当前频发的电话诈骗问题与人工智能技术相结合,设计并实现了一个基于卷积神经网络的电话诈骗识别系统,该系统首先清洗并处理已采集的大批量用户话单数据,将其构建成用户特征图片,然后使用基于卷积神经网络技术构造的电话诈骗识别模型,对输入的用户通话特征图片进行挖掘,识别出诈骗人员的用户行为,从而帮助人们在通话初期提前识别出诈骗电话。 相似文献
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为解决复杂时间序列的预测问题,针对目前过程神经网络的输入为多个连续的时变函数,而许多实际问题的输入为多个序列的离散值,提出一种基于离散输入的过程神经网络模型及学习算法;并以太阳黑子数实际数据为例对太阳黑子数时间序列进行预测,仿真结果表明该模型具有很好的逼近和预测能力。 相似文献
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针对设备端口链路流量,提出两种基于长短期记忆网络的预测模型。第一种针对在大时间粒度下平稳变化的流量;第二种则针对在小时间粒度下波动剧烈的非平稳流量。通过选用不同的数据划分方式与模型训练方法,构建两种具有不同网络结构的流量预测模型。实验结果表明,前者在处理平稳变化的流量时能够达到极高的预测精度,后者在处理非平稳流量时具有明显优于SVR模型、BP神经网络模型的预测效果。在第二种预测模型的基础上,提出了参数可调的链路拥塞预警方案,实验证明该方案具有一定的可行性。 相似文献
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Elman神经网络在短期预测股市收盘价时存在预测趋势良好但准确度较低的问题。在Elman神经网络的思想上提出以经验模态分解EMD为基础的Elman新组合模型。应用EMD将各交易日的收盘价序列分解成不同时间尺度上的本征模函数IMF分量和剩余分量,进而利用偏自相关函数PACF计算每一个分量的滞后期,以确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量,从而得到各分量的预测值,相加得到最终的预测结果。与EMD单一网络、EMD-Elman模型、BP网络及EMD-BP模型进行实验对比,结果表明:该短期预测模型的预测值均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差都得到较大的改善;新组合模型可有效实现对股票收盘价的短期预测,且能降低非平稳性对预测结果的影响。该研究为进一步预测股市的走向提供了有效依据,也为投资者提供了更充分的决策参考。 相似文献
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不同时间尺度上的水文序列预测在水资源调配和防洪减灾决策中起着重要的作用.提出了一种基于小波分解和非线性自回归神经网络相结合的水文时间序列预测模型(WNARN).运用Daubechies 5(db5)离散小波将水文序列数据分解为低频和高频子序列,作为非线性自回归神经网络模型(NARN)的输入变量,贝叶斯正则化优化算法用来... 相似文献
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分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用AR模型和RBF神经网络预测网络传输时1延,运用Matlab软件对其预测进行仿真.结果证明AR模型和RBF神经网络都能很好的预测网络时延,通过对比仿真结果分析,得出各自进行时延预测的适用条件。 相似文献
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随着网络游戏的流行,玩家越来越关注游戏的智能化。本文基于人工神经网络中的BP网络算法建立了一个自动过关模型,此模型根据游戏中的不同环境输入神经元,经过隐含神经的不断学习,输出正确的路径,实验表明此模型能够有效地解决游戏关卡问题,并和遗传算法,情境法进行了对比。 相似文献
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为解决传统软件老化趋势预测模型泛化能力弱、预测准确度低的问题,根据老化数据的时序特性,提出一种基于自注意力机制的长短时记忆单元(Self-Attention-Long Short Term Memory,SATLST)循环神经网络老化趋势预测模型。将LSTM循环神经网络与自注意力机制融合,在深入挖掘老化数据潜在规律的同时,通过对不同输入数据分配不同权重的方式,加大对局部老化信息的关注度。应用加速寿命测试实验搭建软件老化测试平台,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测。实验结果表明:相较于传统的ARIMA和BP神经网络模型,该模型训练结果与实际值接近,预测精度高,能准确预测Web系统软件老化趋势。 相似文献
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分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能。 相似文献