【摘 要】
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云网络融合是云计算与通信网络的结合。随着云计算技术在通信网络中的引入,用户可以借助云计算下的智能云网络动态管理网络资源。在云网融合环境中进行网络流量的预测与分析,能够及时对网络资源进行调控管理,满足用户需求。论文设计实现云网融合环境中流量分析与预测系统。系统包括流量采集统计功能、恶意流量分析功能、流量预测功能。首先采集并统计流量数据,将采集到的有效流量信息提供给恶意流量分析功能,将统计的流量时间序
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云网络融合是云计算与通信网络的结合。随着云计算技术在通信网络中的引入,用户可以借助云计算下的智能云网络动态管理网络资源。在云网融合环境中进行网络流量的预测与分析,能够及时对网络资源进行调控管理,满足用户需求。论文设计实现云网融合环境中流量分析与预测系统。系统包括流量采集统计功能、恶意流量分析功能、流量预测功能。首先采集并统计流量数据,将采集到的有效流量信息提供给恶意流量分析功能,将统计的流量时间序列提供给流量预测功能。使用逻辑回归模型对恶意流量进行识别,给网络管理者提供参考。流量预测功能可以实时预测未来流量值,为网络资源的弹性管理提供依据。经过测试,流量分析与预测系统的功能正确。论文提出一种基于GARCH-LSTM的并行流量预测模型,并行使用GARCH模型和LSTM模型对未来流量趋势进行实时预测。既可以对有规律变化的网络流量进行预测,也可对突发流量进行预测。仿真实验表明,GARCH-LSTM并行流量预测模型比GARCH模型预测结果均方根误差降低了45.989%,比LSTM模型预测结果均方根误差降低了60.499%。除此之外的平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）均有所降低。
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随着我国体育课程改革的深入,高校体育课程思政建设引起教育界的高度重视,已经是一个学科研究的热点问题。为发挥体育院校体育课程思政的价值导向作用,充分挖掘体育专业课程中的思政元素,落实“立德树人”这一根本任务。体育教育专业课程思政建设是体育教育专业学生全面发展的需要,结合体育学科课程的特殊性开展思政教育具有独特的价值。体育教育专业课程思政元素指标体系丰富了体育课程思政元素的内涵,有利于确定各体育学科相
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