10.3969/j.issn.1001-8972.2020.03.042
基于LSTM的电力通信流量预测
随着电网逐步智能化,电力通信网承载的业务系统不断扩大升级,传统的网络流量模型己无法很好的拟合现有的网络流量,建立基于海量数据的电力通信网络流量预测模型具有重要意义.针对电力通信网网络业务流量所呈现的随机性和波动性特点,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)和支持向量回归(SVR)的新型混合预测模型以提高短期网络流量预测的准确性.
2020-04-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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