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基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型
被引量：
2
1
作者
张国明
《微电子学与计算机》
2024年第4期96-103,共8页
为了提高大规模软件定义网络流量预测的准确率,研究基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型。构建包含图卷积神经网络(Graph Convolution Neural Network,GCN)层、门控递归单元(Gating Recursive Unit,GRU)层及自注意力机...
为了提高大规模软件定义网络流量预测的准确率,研究基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型。构建包含图卷积神经网络(Graph Convolution Neural Network,GCN)层、门控递归单元(Gating Recursive Unit,GRU)层及自注意力机制层的流量预测模型。通过GCN层与GRU层分别重构与更新网络流量的空间与时间特征;将两种特征共同输入自注意力机制层,经整合与加权平均运算后,获得网络流量预测值输出,实现大规模软件定义网络流量预测。实验结果显示,该模型可精准预测大规模软件定义网络流量,降低所应用网络的通信丢包率与通信延时,实现高质量高时效的网络数据传输,保障大规模软件定义网络的智能流量通信。
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关键词
图卷积神经网络
软件定义网络
流量预测
门控递归
注意力机制
时间特征
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职称材料
基于ZigBee和循环神经网络的城市空气质量预测
被引量：
1
2
作者
唐新宇
唐超尘
刘鑫
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第3期240-245,共6页
为了提高城市空气质量预测的性能,将ZigBee组网方式应用于城市空气质量传感数据采集,并借助深度学习算法来完成城市空气质量的预测.将ZigBee终端节点和空气质量传感器分散布点,通过路由节点将空气质量数据传送至网关节点,接着在后台服...
为了提高城市空气质量预测的性能,将ZigBee组网方式应用于城市空气质量传感数据采集,并借助深度学习算法来完成城市空气质量的预测.将ZigBee终端节点和空气质量传感器分散布点,通过路由节点将空气质量数据传送至网关节点,接着在后台服务器存储,然后采用循环神经网络算法对空气质量样本进行训练,充分借助循环神经网络算法对空气质量数据时间序列的循环计算优势,获得稳定的城市空气质量预测模型.实验证明,合理设置隐藏层节点数和历史时间序列权重,能够获得较高的空气质量预测准确率.
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关键词
空气质量预测
ZIGBEE
深度学习
循环神经网络
空气质量指数
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职称材料
题名
基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型
被引量：
2
1
作者
张国明
机构
广东工商职业技术大学计算机学院
出处
《微电子学与计算机》
2024年第4期96-103,共8页
文摘
为了提高大规模软件定义网络流量预测的准确率,研究基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型。构建包含图卷积神经网络(Graph Convolution Neural Network,GCN)层、门控递归单元(Gating Recursive Unit,GRU)层及自注意力机制层的流量预测模型。通过GCN层与GRU层分别重构与更新网络流量的空间与时间特征;将两种特征共同输入自注意力机制层,经整合与加权平均运算后,获得网络流量预测值输出,实现大规模软件定义网络流量预测。实验结果显示,该模型可精准预测大规模软件定义网络流量,降低所应用网络的通信丢包率与通信延时,实现高质量高时效的网络数据传输,保障大规模软件定义网络的智能流量通信。
关键词
图卷积神经网络
软件定义网络
流量预测
门控递归
注意力机制
时间特征
Keywords
graph convolution neural network
software defined network
traffic prediction
gating recursion
attention mechanism
time characteristics
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于ZigBee和循环神经网络的城市空气质量预测
被引量：
1
2
作者
唐新宇
唐超尘
刘鑫
机构
广东工商职业技术大学计算机学院
西安电子科技
大学
通信工程
学院
桂林理工
大学
信息科学与工程
学院
出处
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第3期240-245,共6页
基金
国家自然科学基金地区科学基金资助项目(61961010)
广东省教育厅高校特色创新类项目(2017GKTSCX110).
文摘
为了提高城市空气质量预测的性能,将ZigBee组网方式应用于城市空气质量传感数据采集,并借助深度学习算法来完成城市空气质量的预测.将ZigBee终端节点和空气质量传感器分散布点,通过路由节点将空气质量数据传送至网关节点,接着在后台服务器存储,然后采用循环神经网络算法对空气质量样本进行训练,充分借助循环神经网络算法对空气质量数据时间序列的循环计算优势,获得稳定的城市空气质量预测模型.实验证明,合理设置隐藏层节点数和历史时间序列权重,能够获得较高的空气质量预测准确率.
关键词
空气质量预测
ZIGBEE
深度学习
循环神经网络
空气质量指数
Keywords
air quality prediction
ZigBee
deep learning
recurrent neural network
air quality index
分类号
TP391.6 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图卷积神经网络的大规模软件定义网络流量预测模型
张国明
《微电子学与计算机》
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于ZigBee和循环神经网络的城市空气质量预测
唐新宇
唐超尘
刘鑫
《沈阳大学学报（自然科学版）》
CAS
2021
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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