神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在SDN環(huán)境下的流量預(yù)測(cè)研究
發(fā)布時(shí)間:2023-06-02 20:01
軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)的提出是為了解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下設(shè)備性能的限制,同時(shí)也使得在SDN環(huán)境下進(jìn)行流量預(yù)測(cè)成為可能。因此,首先對(duì)SDN架構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析;而后分析了LSTM的基本理論和數(shù)學(xué)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的隨機(jī)性和突發(fā)性,設(shè)計(jì)了小波變換組合LSTM的預(yù)測(cè)方法,并在中興公司的服務(wù)器下證明了流量預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。
【文章頁數(shù)】:3 頁
【文章目錄】:
1 SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析
2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
3 LSTM流量預(yù)測(cè)模型建立及實(shí)現(xiàn)
3.1 輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2 LSTM模型神經(jīng)元數(shù)量的確定
4 實(shí)驗(yàn)
4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5 結(jié)束語
本文編號(hào):3827941
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1 SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析
2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
3 LSTM流量預(yù)測(cè)模型建立及實(shí)現(xiàn)
3.1 輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2 LSTM模型神經(jīng)元數(shù)量的確定
4 實(shí)驗(yàn)
4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5 結(jié)束語
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