"基于神经网络和自回归模型的网络流量预测"
本文提出了一种基于神经网络和自回归模型的网络流量预测模型,旨在降低网络流量数据的预测误差。该模型通过结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),获取数据的短期局部依赖特征和长期发展趋势,并添加历史连接组件考虑网络流量的周期性。同时,自回归模型被用于预测线性项,两部分结果结合得到最终预测值。
神经网络在机器学习领域中的应用非常广泛,特别是在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。卷积神经网络(CNN)是一种常用的神经网络结构,特别适合图像识别任务。长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊类型的递归神经网络(RNN),能够记忆长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理、语音识别和时间序预测等领域。
自回归模型是一种常用的时间序预测方法,通过分析历史数据,预测未来值。该模型常用于金融、经济、气象等领域的预测任务。结合神经网络和自回归模型,可以更好地预测网络流量的变化趋势。
实验结果表明,该模型在预测网络流量时具有更好的性能,均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别减小了1.5604、0.1468和0.1405,这说明该模型有更好的预测表现,预测值与实际值的差距更小。
本研究具有重要的实践指导意义,对于网络的研究、管理和控制具有很高的现实指导意义。该模型可以应用于网络流量预测、网络性能优化、网络安全检测等领域,帮助网络管理员更好地管理和控制网络。
此外,该模型还可以应用于其他领域,例如金融预测、气象预测、交通预测等领域,以提高预测准确性和效率。
本文提出了一种基于神经网络和自回归模型的网络流量预测模型,旨在降低网络流量数据的预测误差。该模型通过结合卷积神经网络和长短期记忆网络,获取数据的短期局部依赖特征和长期发展趋势,并添加历史连接组件考虑网络流量的周期性。实验结果表明,该模型具有更好的预测表现,预测值与实际值的差距更小。