基于PSO-LSTM优化模型的网络流量预测研究 |
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引用本文: | 聂宏新,冯传奋,任帅.基于PSO-LSTM优化模型的网络流量预测研究[J].电信工程技术与标准化,2023(10):18-21. |
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作者姓名: | 聂宏新 冯传奋 任帅 |
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作者单位: | 1. 中国广电山东网络有限公司;2. 山东师范大学 |
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摘 要: | 网络流量预测是网络规划、设计和建设的重要依据,对有效满足人民网络需求有着极其重要的意义。本文通过构建基于PSO-LSTM优化预测模型,不仅提高了对网络流量预测的效果,还自动实现了对LSTM神经网络模型参数的优化,大大降低了LSTM神经网络模型优化的工作量。研究结果表明,基于PSO-LSTM优化预测模型能够实现对网络流量的准确预测,相比单纯基于LSTM神经网络模型,预测结果与实际值的均方根误差降低31%。
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关 键 词: | 网络流量预测 粒子群优化算法 模型优化 |
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