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题名基于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
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机构
山东理工大学
泰山学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第2期154-158,共5页
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基金
山东省科学技术发展项目(No.20SJG022)。
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文摘
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%。
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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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Keywords
LSTM model
optical communication network data
transmission load prediction
transmission channel
joint feature selection
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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