基于LSTM算法的无线网络流量预测研究-长江信息通信2021年10期-手机知网

基于LSTM算法的无线网络流量预测研究

提出了一个基于改进型长短期记忆循环神经网络的无线网络流量预测模型。在模型训练结构方面进行了改进,通过对参数元素进行权重赋值,提高了模型运行效率。在对实际网络流量预测的实验中,文章所提出的算法在预测精度和算法训练速度与经典算法相比有了较好的改善和进步,满足了无线网络流量预测需求,有良好的应用前景。

机　构:

中国移动通信集团设计院有限公司重庆分公司; 中国铁塔股份有限公司永川分公司;

领　域:

自动化技术；电信技术；

关键词:

无线网络；流量预测；长短期记忆；神经网络；