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摘要
本发明公开了一种结合Bi-LSTM和时间模式注意力的链路质量预测方法,包括如下步骤：S1：选取链路质量参数构建样本空间,对于样本集中的缺失值使用生成对抗网络方法填充,采用离差标准化法消除参数间量纲差异的影响,然后采用滑动时间窗口构建多元时间序列样本；S2：根据所述多元时间序列样本,使用双向长短期记忆网络提取深度时间依赖,并采用时间模式注意力机制为时序变量加权,从而构建基于双向长短期记忆网络的链路质量预测模型,并得到多元时序预测结果；S3：采用Sigmoid函数构建多元时序预测结果与数据包接受率之间的映射模型,通过该映射模型预测下一时刻的链路质量。本发明能够提高链路质量预测模型的准确性。
- 出版日期2022-9-28
- 单位南昌航空大学
