"基于LSTM神经网络的流量预测模型"
该论文提出了一种基于LSTM神经网络的流量预测模型,该模型可以对用户使用某种业务的历史流量进行分析,进而建立该类业务的流量预测模型。通过历史业务流量、影响业务流量相关指标、时间等指标对业务未来流量进行预测。
在移动互联网时代,流量经营一直是运营商推广业务发展市场的最要举措。中国移动适时推出了 “4G任我看”视频业务,很受广大用户的青睐。在业务推广之际,后来的流量分析与管理,需要进行有效支擇。
为了进一步激发客户流量,企业在全国范围内推广了“4G任我看”视频流量业务。由于该业务套餐的性价比较高,预计会较大程度的激发4G视频服务的发展,从而拉动4G总流量加速增长。
因此,研究视频业务的流量增长情况,并对此进行预测,势在必行。业务流量的增长与预测,分析步骤如下:① 分析历史流量相似业务的流量模型,影响业务流量变化的指标及影响情况;② 建立业务流量的预测模型,通过历史业务流量、影响业务流量相关指标、时间等指标对业务未来流量进行预测。
在本文中,我们提出了基于LSTM神经网络的流量预测模型,该模型可以对用户使用某种业务的历史流量进行分析,进而建立该类业务的流量预测模型。通过历史业务流量、影响业务流量相关指标、时间等指标对业务未来流量进行预测。
LSTM神经网络是一种特殊类型的递归神经网络(RNN),它可以学习长期依赖关系,捕捉时间序列数据中的模式,从而提高流量预测的准确性。
在流量预测模型中,我们使用了LSTM神经网络来学习历史业务流量的模式,进而预测业务未来流量。实验结果表明,基于LSTM神经网络的流量预测模型可以准确地预测业务流量,提高了流量预测的准确性和效率。
此外,我们还讨论了基于LSTM神经网络的流量预测模型在实际应用中的优势,例如提高流量预测的准确性、提高业务发展的效率、提高客户满意度等。
本文提出的基于LSTM神经网络的流量预测模型可以对用户使用某种业务的历史流量进行分析,进而建立该类业务的流量预测模型,提高流量预测的准确性和效率,提高业务发展的效率和客户满意度。
关键词:客户感知;LSTM;神经网络;4G任我看。