[发明专利]一种基于注意力机制的LSTM模型的网络流量预测方法有效
| 申请号： | 202010618153.8 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111970163B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 徐倩;姚振杰;涂燕晖;陈一昕 | 申请（专利权）人： | 网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04L43/0876 | 分类号： | H04L43/0876;H04L41/147;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于注意力机制的LSTM模型的网络流量预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：数据预处理，对所述网络流量数据进行标准化处理，然后将网络流量数据划分为训练数据和测试数据；步骤2：构建模型，构建基于注意力机制的LSTM模型，步骤3：模型训练，将训练数据输入所述基于注意力机制的LSTM模型中，基于Adam优化算法进行迭代训练，得到训练好的模型；步骤4：网络流量预测。该网络流量预测方法在计算当前时刻的输出状态时，综合考虑前面多个时刻的隐藏状态，使得输出序列中每一项的生成概率都受输入多个历史序列隐藏状态的影响，对流量的预测更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 lstm 模型 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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