【摘要】：為了解決無線網(wǎng)絡(luò)中流量的預(yù)測精度不高的問題,提出了一種自適應(yīng)分組的棧式自編碼(AG-SAEs)深度學(xué)習(xí)預(yù)測方法。在數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程中,首先使用最大最小方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并提出一種新型的自適應(yīng)分組方法,把歸一化后的鏈路數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分組;然后,基于深度學(xué)習(xí)方法建立了一個多輸入多輸出的預(yù)測模型,并將分組后的數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測模型中,對該模型進(jìn)行訓(xùn)練來建立輸入和輸出流量之間的映射關(guān)系;最后,為了進(jìn)一步提高預(yù)測精度,在模型的訓(xùn)練過程中,使用改進(jìn)型的牛頓法來進(jìn)行權(quán)值參數(shù)更新。仿真實驗以及和其他算法對比的結(jié)果證實了所提方案具有更小的預(yù)測相對誤差。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of traffic prediction in wireless networks, an adaptive packet based stack self-coding (AG-SAEs) depth learning prediction method is proposed. In the process of data preprocessing, the maximum and minimum methods are used to normalize the data, and a new adaptive grouping method is proposed to group the normalized link data in association. Then, a multi-input and multi-output prediction model is established based on the depth learning method, and the grouped data is input into the prediction model. The model is trained to establish the mapping relationship between input and output traffic. Finally, in order to further improve the prediction accuracy, an improved Newton method is used to update the weight parameters in the training process of the model. The results of simulation and comparison with other algorithms show that the proposed scheme has a smaller prediction relative error.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重慶市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61271260) 重慶市科委自然科學(xué)基金資助項目(cstc2015jcyj A40050)
【分類號】：TN92

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