基于PSO-LSTM优化模型的网络流量预测研究

作者:聂宏新; 冯传奋; 任帅
来源:电信工程技术与标准化, 2023, 36(10): 18-21.
DOI:10.13992/j.cnki.tetas.2023.10.015

摘要

网络流量预测是网络规划、设计和建设的重要依据,对有效满足人民网络需求有着极其重要的意义。本文通过构建基于PSO-LSTM优化预测模型,不仅提高了对网络流量预测的效果,还自动实现了对LSTM神经网络模型参数的优化,大大降低了LSTM神经网络模型优化的工作量。研究结果表明,基于PSO-LSTM优化预测模型能够实现对网络流量的准确预测,相比单纯基于LSTM神经网络模型,预测结果与实际值的均方根误差降低31%。

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