基于改进型深度学习的流量预测

发布时间：2018-12-11 17:28

【摘要】：为了解决无线网络中流量的预测精度不高的问题,提出了一种自适应分组的栈式自编码(AG-SAEs)深度学习预测方法。在数据的预处理过程中,首先使用最大最小方式对数据进行归一化处理,并提出一种新型的自适应分组方法,把归一化后的链路数据进行关联性分组;然后,基于深度学习方法建立了一个多输入多输出的预测模型,并将分组后的数据输入到预测模型中,对该模型进行训练来建立输入和输出流量之间的映射关系;最后,为了进一步提高预测精度,在模型的训练过程中,使用改进型的牛顿法来进行权值参数更新。仿真实验以及和其他算法对比的结果证实了所提方案具有更小的预测相对误差。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of traffic prediction in wireless networks, an adaptive packet based stack self-coding (AG-SAEs) depth learning prediction method is proposed. In the process of data preprocessing, the maximum and minimum methods are used to normalize the data, and a new adaptive grouping method is proposed to group the normalized link data in association. Then, a multi-input and multi-output prediction model is established based on the depth learning method, and the grouped data is input into the prediction model. The model is trained to establish the mapping relationship between input and output traffic. Finally, in order to further improve the prediction accuracy, an improved Newton method is used to update the weight parameters in the training process of the model. The results of simulation and comparison with other algorithms show that the proposed scheme has a smaller prediction relative error.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271260) 重庆市科委自然科学基金资助项目(cstc2015jcyj A40050)
【分类号】：TN92

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本文编号：2372943