[发明专利]基于组合模型的网络流量预测方法有效
| 申请号： | 202110436494.8 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113206756B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 杜秀丽;范志宇;吕亚娜;邱少明;陶帆 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/14;G06N3/084;G06N3/006;H04L43/0876;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于组合模型的网络流量预测方法，包括训练阶段和预测阶段，所述训练阶段在对双向长短期记忆循环神经网络训练的同时，对灰狼优化支持向量机模型也进行训练；所述预测阶段以双向长短期记忆循环神经网络和灰狼优化支持向量机模型的预测结果残差平方和最小为目标，根据各自上一次预测结果误差调整对应的权重值，动态加权后得到两个组合模型的预测结果。本申请发挥双向长短期记忆循环神经网络处理非线性问题和容错能力强的优势，同时利用支持向量机泛化能力较强且依据结构化风险最小的思想进行求解获得全局最优解，使两者优势互补。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 组合 模型 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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