基于雙向GRU模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：593 K
標(biāo)簽： 流量預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 門(mén)控循環(huán)單元
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：當(dāng)前使用門(mén)控循環(huán)單元(Gated Recurrent Units，GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流量預(yù)測(cè)時(shí)，普遍存在滯后性以及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題，因此提出一種改進(jìn)的GRU模型進(jìn)行流量預(yù)測(cè)的方法。首先基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種雙向GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊的網(wǎng)絡(luò)模型，適用于流量特征、時(shí)間特征、事件特征等多維向量的輸入；同時(shí)為解決部分時(shí)間段準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題，將訓(xùn)練樣本進(jìn)行日期分類，針對(duì)每一類日期生成單獨(dú)的網(wǎng)絡(luò)模型，能大幅提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度以及改善預(yù)測(cè)的滯后性。最后，為了提升流量峰值的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，采用樣本的再平衡手段以及自定義損失函數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，能較好地達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。
主站蜘蛛池模板： h视频免费在线| 久久国产经典视频| 相泽亚洲一区中文字幕| 国产一区二区三区美女| 另类欧美视频二区| 国产精品自产拍在线观看花钱看| a级高清观看视频在线看| 性猛交xxxxx按摩欧美| 久久久xxxx| 日美女大长腿b| 五十路六十路绝顶交尾| 欧美俄罗斯乱妇| 亚洲日本在线电影| 永久免费视频v片www| 免费**毛片在线搐放正片| 精品无码AV一区二区三区不卡| 国产三级国产经典国产av| 香蕉久久夜色精品升级完成| 国产无套中出学生姝| ass亚洲**毛茸茸pics| 国产精品老女人精品视| 91视频第一页| 国色天香中文字幕视频| aa视频在线观看| 天天爱天天色天天干| 一区二区三区四区在线观看视频 | 亚洲AV综合色区无码一区| 欧美另类xxxx图片| 亚洲成a人片在线观看www| 毛片免费在线观看网址| 亚洲色成人网一二三区| 狠狠色综合色区| 伊人久久大香线蕉免费视频| 精品一区二区三区视频在线观看| 午夜影院小视频| 精品国产专区91在线app| 午夜精品久久久久蜜桃| 精品国产乱码一区二区三区| 公和我在厨房好爽中文字幕| 精品国产污污免费网站入口 | 99久久精品费精品国产一区二区|