基于LSTM的网络流量预测研究.pdf
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1、伴随着我国社会的不断进步和发展,网络已经在我们生活中扮演着至关重要的角色,慢慢地我们已经进入了网络大数据的时代。使用网络流量数据预测今后短期及长期的流量趋势,对企业和商家制定营销战略和优化发展布局有着至关重要的作用。对于怎样利用这些网络流量数据来分析和预测以后的流量趋势这一问题受到各界研究者的广泛关注。研究应用到长短期记忆()模型对收集到的某网站日活流量进行更深层次的发掘和预测。关键词:网络流量;预测中图分类号:犜 犘 文献标识码:犃 引言随着人工智能技术和大数据技术的不断发展,同时也伴随着网络市场的进一步改善和网络服务行业的强烈需求,网络流量数据预测引起了行业内的广泛关注为了尝试预测网络流量
2、的更动趋势,国内外研究者将各种统计学和数据挖掘学的模型试图用到此项研究中,比如 模型、惩罚性回归模型和聚类分析模型等可是由于影响网络流量的因素太多很难应用传统统计学方法进行分析和预测,而通过神经网络技术就可以顺利的解决这一难题本文利用 爬虫中逆向 技术对某一著名网站进行一段时间的持续跟踪,得到此网站的用户流量时间序列数据,根据此数据进行本次实验同时利用到 神经网络模型对得到的数据进行智能建模,通过分析和调整 中的三项权重,得到最终的组合模型并对今后短期流量进行预测 模型原理及结构简介提到 神经网络,就不得不先介绍一下循环神经网络(,)因为 是 神经网络的基石,其中 也是从原始的 结构中一步一步
3、优化得来的图标准 网络结构图 循环神经网络循环 神 经 网 络(,),不仅将基本神经网络中的输入层、隐藏层和输出层中各个层级间权重连接起来,而且也将每层之间的神经元建立了权重连接如图标准 网络结构图 长短记忆神经网络长短期记忆神经网络(,),此神经网络为一种时间循环神经网络其主要是因为 易受到短时记忆的影响,当有一条足长的时间序列数据输入到 中时,此神经网络将很难把信息从早期传递到后期,从而会出现梯度爆炸和第 卷 第期 年月河 北 建 筑 工 程 学 院 学 报犑 犗 犝 犚 犖 犃 犔犗 犉犎 犈 犅 犈 犐犐 犖 犛 犜 犐 犜 犝 犜 犈犗 犉犃 犚 犆 犎 犐 犜 犈 犆 犜 犝 犚
4、犈犃 犖 犇犆 犐 犞 犐 犔犈 犖 犌 犐 犖 犈 犈 犚 犐 犖 犌犞 狅 犾 犖 狅 犑 狌 狀 消失的严重问题,而 神经网络就是为解决这两个问题而诞生的图 网络结构图由上图可见,在普通 基础上嵌入了三个特殊的门处理方法:遗忘门、输入门和输出门以下为 基本原理,它通过状态门将信息进行选择性记忆其中,输入包括 ,输出为,状态为 ,遗忘门:决定从原状态中抛弃什么信息,其中将原状态和输入信息添加到 函数进行运算,来决定原状态信息保留的数量其中遗忘门公式为:犳狋(狑犳狓狋狌犳犺狋)()输入门:对输入的信息进行智能性的挑选,比较重要的信息就多记录一点,不是太重要的信息就少记录一点它的原理是将原来的
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