【摘要】：隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,物聯(lián)網(wǎng)正在蓬勃發(fā)展。大量的不同類型的傳感器已經(jīng)被用在不同類型的應(yīng)用上以便于收集、發(fā)送數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)對網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生了巨大影響。隨著新的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加,新的傳感器類型、數(shù)據(jù)類型和流量模式也將不斷涌現(xiàn)。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備引入的大量機器類型通信的短期和突發(fā)流量可能會導(dǎo)致系統(tǒng)擁塞和過載,影響到網(wǎng)絡(luò)中的其它類型的應(yīng)用,如移動網(wǎng)絡(luò)中人與人間的通信。因此分析物聯(lián)網(wǎng)流量特性,對物聯(lián)網(wǎng)流量建模及預(yù)測具有重要的意義。目前對物聯(lián)網(wǎng)流量建模的相關(guān)工作還比較少,且存在一定的局限性。在物聯(lián)網(wǎng)流量的分析上,往往局限在特定場景下,沒有考慮到實際情況下物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層,網(wǎng)絡(luò)層等協(xié)議對流量的影響;在物聯(lián)網(wǎng)流量的建模上,相關(guān)工作仍局限于傳統(tǒng)模型如馬爾可夫及其衍生模型,存在手動提取特征的情況,沒有考慮利用深度學(xué)習(xí)對非線性復(fù)雜時間序列進(jìn)行建模。本文首先對實際智慧建筑環(huán)境下收集到的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集和智慧城市環(huán)境下仿真生成的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了深入的分析。在總結(jié)物聯(lián)網(wǎng)流量特性的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于時頻分析的混合輸入長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型,即HILSTM-TFA模型,對物聯(lián)網(wǎng)流量進(jìn)行預(yù)測。該模型使用了自回歸譜分析和自相關(guān)函數(shù)完成線性特征提取,通過改進(jìn)的基于拓展卡爾曼濾波的反向傳播算法和自適應(yīng)壓縮算法,結(jié)合自編碼器完成非線性特征提取。最后利用帶有注意力機制的長短時記憶網(wǎng)絡(luò)得到流量的預(yù)測值。該模型綜合考慮了物聯(lián)網(wǎng)流量的自相似性,平穩(wěn)性,非線性,突發(fā)性等特征。實驗結(jié)果表明該模型能夠得到優(yōu)于其他基準(zhǔn)模型的結(jié)果,可以為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化,帶寬利用率的提高等提供支持。
【圖文】：

圖２－１多層感知機網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖［２３］逡逑為了獲得這些模型系數(shù)，首先給出已知數(shù)據(jù)序列作為多層感知機模型的輸入，逡逑

圖３－１邋ＬＳＴＭ單元結(jié)構(gòu)示意圖［３９］逡逑一個ＬＳＴＭ細(xì)胞可以體現(xiàn)記憶性，但是為了提高預(yù)測ＳＴＭ單元進(jìn)行堆疊使用。理論上，當(dāng)輸入信息經(jīng)過堆疊ＬＳＴ為長期的影響。逡逑經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，一般采用梯度下降法及其變種來進(jìn)是傳統(tǒng)的隨機梯度下降（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ邋Ｇｒａｄｉｅｎｔ邋Ｄｅｓｃｅｎｔ，簡稱”和“山谷”的曲線圖則會使網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練趨于停滯。山谷小道，左右兩邊是哨壁；鞍點的形狀像是一個馬鞍，個方向上兩頭垂，，而中心區(qū)域是一片近乎水平的平地。向是沿山道向下，稍有偏離就會撞向山壁，而粗糙的梯來回反彈震蕩，不能沿山道方向迅速下降，導(dǎo)致收斂不點處，隨機梯度下降法會走入一片平坦之地（此時離最低近乎為零的區(qū)域，隨機梯度下降法無法準(zhǔn)確察覺出梯度下來。逡逑免隨機梯度下降帶來的問題，本文采用了邋Ａｄａｍ［４（）］優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.44;TN929.5;TP181

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本文編號：2650853