基于深度学习的IoT流量建模和预测

发布时间：2020-05-06 06:41

【摘要】：随着技术的不断进步和创新,物联网正在蓬勃发展。大量的不同类型的传感器已经被用在不同类型的应用上以便于收集、发送数据。物联网应用产生的数据已经对网络和数据中心产生了巨大影响。随着新的物联网应用的增加,新的传感器类型、数据类型和流量模式也将不断涌现。由于物联网设备引入的大量机器类型通信的短期和突发流量可能会导致系统拥塞和过载,影响到网络中的其它类型的应用,如移动网络中人与人间的通信。因此分析物联网流量特性,对物联网流量建模及预测具有重要的意义。目前对物联网流量建模的相关工作还比较少,且存在一定的局限性。在物联网流量的分析上,往往局限在特定场景下,没有考虑到实际情况下物联网应用层,网络层等协议对流量的影响;在物联网流量的建模上,相关工作仍局限于传统模型如马尔可夫及其衍生模型,存在手动提取特征的情况,没有考虑利用深度学习对非线性复杂时间序列进行建模。本文首先对实际智慧建筑环境下收集到的物联网数据集和智慧城市环境下仿真生成的物联网数据集进行了深入的分析。在总结物联网流量特性的基础上,本文提出了一种基于时频分析的混合输入长短时记忆网络模型,即HILSTM-TFA模型,对物联网流量进行预测。该模型使用了自回归谱分析和自相关函数完成线性特征提取,通过改进的基于拓展卡尔曼滤波的反向传播算法和自适应压缩算法,结合自编码器完成非线性特征提取。最后利用带有注意力机制的长短时记忆网络得到流量的预测值。该模型综合考虑了物联网流量的自相似性,平稳性,非线性,突发性等特征。实验结果表明该模型能够得到优于其他基准模型的结果,可以为后续的网络性能优化,带宽利用率的提高等提供支持。
【图文】：

图２－１多层感知机网络架构示意图［２３］逡逑为了获得这些模型系数，首先给出已知数据序列作为多层感知机模型的输入，逡逑

图３－１邋ＬＳＴＭ单元结构示意图［３９］逡逑一个ＬＳＴＭ细胞可以体现记忆性，但是为了提高预测ＳＴＭ单元进行堆叠使用。理论上，当输入信息经过堆叠ＬＳＴ为长期的影响。逡逑经网络的训练过程，一般采用梯度下降法及其变种来进是传统的随机梯度下降（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ邋Ｇｒａｄｉｅｎｔ邋Ｄｅｓｃｅｎｔ，简称”和“山谷”的曲线图则会使网络的训练趋于停滞。山谷小道，左右两边是哨壁；鞍点的形状像是一个马鞍，个方向上两头垂，，而中心区域是一片近乎水平的平地。向是沿山道向下，稍有偏离就会撞向山壁，而粗糙的梯来回反弹震荡，不能沿山道方向迅速下降，导致收敛不点处，随机梯度下降法会走入一片平坦之地（此时离最低近乎为零的区域，随机梯度下降法无法准确察觉出梯度下来。逡逑免随机梯度下降带来的问题，本文采用了邋Ａｄａｍ［４（）］优化
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.44;TN929.5;TP181

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本文编号：2650853