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基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用 预览
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作者 王海宁 袁祥枫 杨明川 《移动通信》 2019年第8期37-44,共8页
提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比,验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。将上述流量预测模型应用在基于软件定义网络技术的智能化承载... 提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比,验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。将上述流量预测模型应用在基于软件定义网络技术的智能化承载网切片系统中,以提升网络资源利用率,并提供了实验室验证结果。 展开更多
关键词 流量预测 神经网络 长短期记忆 网络切片
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LIBSVM回归算法在话务预测中的应用 预览 被引量:1
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作者 钟坛旺 林昭语 《电信工程技术与标准化》 2014年第9期80-83,共4页
话务量预测在工程规划建设中有重要的意义,但常用的预测方法总体准确率不高,而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能.本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练,之后用60个样本点作为测试数据,验证LIBSVM模型的预... 话务量预测在工程规划建设中有重要的意义,但常用的预测方法总体准确率不高,而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能.本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练,之后用60个样本点作为测试数据,验证LIBSVM模型的预测性能,并对结果进行均方误差和平均相对误差的指标评价分析. 展开更多
关键词 话务量预测 LIBSVM 模型训练 样本集
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基于Spark和浮动出租车全球定位系统数据的实时交通路况预测方法 被引量:1
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作者 程敏 张珣 +1 位作者 白童心 须成忠 《集成技术》 2016年第6期62-70,共9页
随着大数据的发展和城市化进程的推进,城市交通路况预测成为智慧城市的焦点课题。而目前已有的实时路况预测模型由于软硬件的不足而不能进行准确高效的预测。文章利用真实的城市交通大数据,基于Spark分布式内存计算框架,提出了一种高效... 随着大数据的发展和城市化进程的推进,城市交通路况预测成为智慧城市的焦点课题。而目前已有的实时路况预测模型由于软硬件的不足而不能进行准确高效的预测。文章利用真实的城市交通大数据,基于Spark分布式内存计算框架,提出了一种高效的实时路况预测方法,其中实时路况用路段的平均速度体现。首先并行地对大量车辆的全球定位系统数据进行水平时间窗口和垂直时间窗口切片抽样,然后利用Spark计算估测历史样本在各个时间段内历史平均速度的概率分布,最后采用贝叶斯最大后验估计基于新到的样本对未来的路况进行预测。实验结果表明,文章提出的方法可实现高效准确的实时路况预测。 展开更多
关键词 实时路况预测 全球定位系统 SPARK 北斗卫星导航系统
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