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提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比,验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。将上述流量预测模型应用在基于软件定义网络技术的智能化承载网切片系统中,以提升网络资源利用率,并提供了实验室验证结果。
基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用
【摘 要】
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提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比,验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。
【机 构】
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中国电信股份有限公司北京研究院,北京邮电大学
【出 处】
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移动通信
【发表日期】
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2019年8期
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