作者张小博,王婷,秦浩,李晖,徐铁军,佟芳（2019）在《基于循环神经网络的95598小尺度网络流量预测》一文中研究指出：为了准确预测短时间内的网络流量波动,提高95598客服热线网络流量监测性能,文章基于循环神经网络的GRU模型与后向传播神经网络,输入多种流量相关的影响因素,综合构建小尺度网络流量预测的深层网络模型。实验结果表明,与传统浅层神经网络预测模型和深层网络LSTM预测模型相比,文章所提的方法不但在短期流量预测取得更高的准确率,也在较长时序的流量预测上获得更好结果。
wei le zhun que yu ce duan shi jian nei de wang lao liu liang bo dong ,di gao 95598ke fu re xian wang lao liu liang jian ce xing neng ,wen zhang ji yu xun huan shen jing wang lao de GRUmo xing yu hou xiang chuan bo shen jing wang lao ,shu ru duo chong liu liang xiang guan de ying xiang yin su ,zeng ge gou jian xiao che du wang lao liu liang yu ce de shen ceng wang lao mo xing 。shi yan jie guo biao ming ,yu chuan tong jian ceng shen jing wang lao yu ce mo xing he shen ceng wang lao LSTMyu ce mo xing xiang bi ,wen zhang suo di de fang fa bu dan zai duan ji liu liang yu ce qu de geng gao de zhun que lv ,ye zai jiao chang shi xu de liu liang yu ce shang huo de geng hao jie guo 。
论文作者分别是来自电力信息与通信技术的张小博,王婷,秦浩,李晖,徐铁军,佟芳，发表于刊物电力信息与通信技术2019年02期论文，是一篇关于网络流量预测论文,循环神经网络论文,小尺度论文,电力信息与通信技术2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电力信息与通信技术2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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