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基于LSTM模型的光通信网络数据传输负载预测方法 被引量:4
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作者 相富钟 赵庆海 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第2期154-158,共5页
海量的光通信网络传输数据导致光通信信道负载增加,数据传输负载预测难度加大,提出基于LSTM模型的光通信网络数据传输负载预测方法。构建光网络通信数据传输信道模型,计算数据传输速率,结合传输效率计算结果与联合特征选择方法获取数据... 海量的光通信网络传输数据导致光通信信道负载增加,数据传输负载预测难度加大,提出基于LSTM模型的光通信网络数据传输负载预测方法。构建光网络通信数据传输信道模型,计算数据传输速率,结合传输效率计算结果与联合特征选择方法获取数据传输负载序列。构建LSTM预测模型,采用粒子群算法对LSTM预测模型进行优化,将获取的数据传输负载序列输入到LSTM模型中,实现数据传输负载预测。实验结果表明,该方法的光通信网络数据传输负载预测精度平均值为98.9%,预测时间平均值为0.64 s,服务拒绝率最高仅为14.5%。 展开更多
关键词 LSTM模型 光通信网络数据 传输负载预测 传输信道 联合特征选择
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